createDataPartition不分区数据

我试图使用R中的createDataPartition将数据帧分割为训练集和测试集，训练集拥有60%的数据。当我运行这段代码并查看生成的对象时，SF.training_2拥有所有的观察结果，而SF_test.2没有。帮忙？我还收到一条错误消息，即summary命令无法识别，尽管我在代码的其他地方成功地运行了它，但我发现这令人困惑/担心

inTrain <- createDataPartition(
  y = paste(data_train_test$Rooms, 
            data_train_test$crime_nn5, 
            data_train_test$nhood, 
            data_train_test$BLDGSQFT, 
            data_train_test$estimate),
  p = .60, 
  list = FALSE)

SF.training_2 <- data_train_test[inTrain,]

summmary(SF.training_2)

SF.test_2 <- data_train_test[-inTrain,]

---

inTrain您似乎使用了插入符号和Tidyverse库。为了帮助您，我们需要一些数据示例。让我们创建一个虚构的数据集：

library(caret)
library(tidyverse)
data_train_test <- data.frame(Rooms c("a","b","c","a","b","c","a","b","c","a"),
                          crime_nn5 = c(2,3,4,2,3,2,3,2,3,4), nhood = c("Alvem","Rhye","Huttons","Rhye","Olan","Alvem","Olan","Huttons","Alvem","Rhye"),
                          BLDGSQFT = c(400,600,660,480,590,480,510,500,700,570),
                          estimate = c(34000, 55000, 60000, 37000, 50000, 45000, 48000, 51000, 80000, 52000))

库（插入符号）
图书馆（tidyverse）
数据训练测试您似乎使用了插入符号和Tidyverse库。为了帮助您，我们需要一些数据示例。让我们创建一个虚构的数据集：

library(caret)
library(tidyverse)
data_train_test <- data.frame(Rooms c("a","b","c","a","b","c","a","b","c","a"),
                          crime_nn5 = c(2,3,4,2,3,2,3,2,3,4), nhood = c("Alvem","Rhye","Huttons","Rhye","Olan","Alvem","Olan","Huttons","Alvem","Rhye"),
                          BLDGSQFT = c(400,600,660,480,590,480,510,500,700,570),
                          estimate = c(34000, 55000, 60000, 37000, 50000, 45000, 48000, 51000, 80000, 52000))

库（插入符号）
图书馆（tidyverse）
你需要提供更多的信息。如果您使用的函数不在base R中，则必须包含显示您使用的软件包的代码。函数
createDataPartition
不在base R中。请使用
dput（）
为我们提供一些数据，以便我们可以运行您的代码。我的第一个猜测是，您指定的向量包含太多的组（
y=paste（…）
）。
table（y=paste（..）
给了您什么？您需要提供更多信息。如果您使用的函数不在base R中，则必须包含显示您使用的软件包的代码。函数
createDataPartition
不在base R中。请使用
dput（）
为我们提供一些数据，以便我们可以运行您的代码。我的第一个猜测是，您指定的向量包含太多的组（
y=paste（…）
）。
table（y=paste（..）
给了您什么？