Warning: file_get_contents(/data/phpspider/zhask/data//catemap/4/fsharp/3.json): failed to open stream: No such file or directory in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 167

Warning: Invalid argument supplied for foreach() in /data/phpspider/zhask/libs/tag.function.php on line 1116

Notice: Undefined index: in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 180

Warning: array_chunk() expects parameter 1 to be array, null given in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 181

Warning: file_get_contents(/data/phpspider/zhask/data//catemap/7/sqlite/3.json): failed to open stream: No such file or directory in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 167

Warning: Invalid argument supplied for foreach() in /data/phpspider/zhask/libs/tag.function.php on line 1116

Notice: Undefined index: in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 180

Warning: array_chunk() expects parameter 1 to be array, null given in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 181
R “如何修复”'';在公式中,无';数据';“论点”;当使用随机森林函数时?_R_Random Forest - Fatal编程技术网

R “如何修复”'';在公式中,无';数据';“论点”;当使用随机森林函数时?

R “如何修复”'';在公式中,无';数据';“论点”;当使用随机森林函数时?,r,random-forest,R,Random Forest,我试图用我的数据建立一个随机森林回归模型。对于第一个参数,我编写了公式,然后指定了数据,最后编写了所需树的数量 rf_model = randomForest(targetVar ~., data = train, ntree = 50) 我在执行这行代码时遇到的错误是: Error in terms.formula(formula, data = data) : '.' in formula and no 'data' argument 是什么导致了错误?这是随机森林回归模型的一个非常简

我试图用我的数据建立一个随机森林回归模型。对于第一个参数,我编写了公式,然后指定了数据,最后编写了所需树的数量

rf_model = randomForest(targetVar ~., data = train, ntree = 50)
我在执行这行代码时遇到的错误是:

Error in terms.formula(formula, data = data) : 
'.' in formula and no 'data' argument

是什么导致了错误?这是随机森林回归模型的一个非常简单和直接的实现。此外,阅读有关错误的信息并没有产生任何有效的解决方案

问题不在于
randomForest
功能。它与
train
数据集以及您如何指示
randomForest
处理它有关

  • 您必须指导
    randomForest()
    如何处理
    NA
    值。例如,您必须设置
    na.action=na.omit
  • 您的数据集变量太多-randomForest抱怨53个变量太多
  • 作为一个例子,我将向您展示如何使用2个变量

    train <- read.csv('<path to>/Train.csv', header=TRUE, sep = ",")
    sales <- randomForest(Item_Outlet_Sales~Item_MRP+Item_Weight, data = train, ntree=50, na.action=na.omit)
    sales
    

    train问题不在于
    randomForest
    功能。它与
    train
    数据集以及您如何指示
    randomForest
    处理它有关

  • 您必须指导
    randomForest()
    如何处理
    NA
    值。例如,您必须设置
    na.action=na.omit
  • 您的数据集变量太多-randomForest抱怨53个变量太多
  • 作为一个例子,我将向您展示如何使用2个变量

    train <- read.csv('<path to>/Train.csv', header=TRUE, sep = ",")
    sales <- randomForest(Item_Outlet_Sales~Item_MRP+Item_Weight, data = train, ntree=50, na.action=na.omit)
    sales
    

    train如何创建
    train
    dataset?发布您创建数据集的行。我只是将其作为csv文件读取:train Ok cool,
    colnames(train)
    打印什么?哦,我刚刚注意到它打印为空!!为什么?我明白了,数据帧没有正确加载。如何创建
    train
    dataset?发布您创建数据集的行。我只是将其作为csv文件读取:train Ok cool,
    colnames(train)
    打印什么?哦,我刚刚注意到它打印为空!!为什么?我明白了,数据帧没有正确加载。