R 警告"；“变量不是一个因素”；使用插入符号对一个热编码使用预测

下面我将学习R和机器学习中caret软件包的基本知识

我收到一条我不明白的警告信息，我不知道这是否是个问题。当我将教程步骤应用于我自己的数据时，以及当我遵循教程时，都会发生这种情况

orange <- read.csv('https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/orange_juice_withmissing.csv')
trainRowNumbers <- createDataPartition(orange$Purchase, p=0.8, list=FALSE)

# Step 2: Create the training  dataset
trainData <- orange[trainRowNumbers,]

# Step 3: Create the test dataset
testData <- orange[-trainRowNumbers,]

#Impute
preProcess_missingdata_model <- preProcess(trainData, method='knnImpute')
preProcess_missingdata_model
library(RANN)  # required for knnInpute
trainData <- predict(preProcess_missingdata_model, newdata = trainData)

#One-hot encoding
dummies_model <- dummyVars(Purchase ~ ., data=trainData)
trainData_mat <- predict(dummies_model, newdata = trainData)    

我有两个问题：

发生了什么事

这重要吗

（额外说明）为什么R警告/错误消息如此糟糕且缺乏信息

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您可以通过在~之前移除标签来轻松修复它

在本例中，您的代码如下所示：

#One-hot encoding
dummies_model <- dummyVars(~ ., data=trainData)
trainData_mat <- predict(dummies_model, newdata = trainData)

#一个热编码
dummies_model我刚刚发现这个问题，因为我在教程中遇到了同样的问题。最后，我对本教程的解决方案是这样做：

dummies_model <- dummyVars(~ ., data = trainData[, names(trainData) != "Purchase"])

dummie\u模型快速查看不清楚。如果你想深入到源代码中，试着打印（插入符号：：predict.dummyVars）
然后打印（model.frame.default）

或者在Rstudio

视图（插入符号：：predict.dummyVars）

然后查看（model.frame.default）我得到了同样的问题，但是当我调用

print（class（df$column\u name））

我得到了“factor”，奇怪的行为，在查看

视图（model.frame.default）

dummies_model <- dummyVars(~ ., data = trainData[, names(trainData) != "Purchase"])