无法在R中创建决策树

当我试图构建决策树时，我无法理解下面的错误。什么是因子预测因子？因子预测器的级别数是否指预测器可能具有的值的数量

> training_data
     SCHOOL_TYPE URBAN_RURAL NRC_CLASS
1743           G           U      FAIL
2779           U           R         1
1009           G           U      FAIL
4188           G           R      PASS
2264           A           R      PASS
6798           G           R      PASS
2734           A           R      PASS
1004           U           U         2
747            U           U      FAIL
1999           A           U         2
> tree_model = tree(NRC_CLASS~., training_data)
Error in tree(NRC_CLASS ~ ., training_data) : 
  factor predictors must have at most 32 levels
> str(training_data)
'data.frame':   10 obs. of  3 variables:
 $ SCHOOL_TYPE: Factor w/ 154 levels ""," ,01K,31E,61H,81K,83K,85K\nAN,AN03,AN0195,A,U,20120844515,5/17/1996 0:00,INDU P                           ,MANJULA,PARTHIBAN,1,"| __truncated__,..: 62 147 62 62 24 62 24 147 147 24
 $ URBAN_RURAL: Factor w/ 153 levels ""," ",",01K,31E,61H,81E,83E,85E\nGG,GG01,GG0378,G,R,20120471621,5/19/1996 0:00,KIRAN N,PUSHPA,VISHWANATHA BELCHADA,4,B,K,N,004GG,78,P,"| __truncated__,..: 149 115 149 115 115 115 115 149 149 149
 $ NRC_CLASS  : Factor w/ 117 levels "","01K"," ,01K,31E,61H,81E,83E,85E\nRR,RR01,RR0235,G,R,20120149169,6/25/1995 0:00,BASAVARAJ                        ,NINGAMMA,YANKAPPA,4,"| __truncated__,..: 51 14 51 93 93 93 93 16 51 16

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training\u data

是我从一个更大的数据集中通过删减行和列构建出来的。

问题在于你的

因子

变量。修剪后，它们保留了原始级别（这些级别有0个实例）。您可以将它们重新转换为因子，这将删除所有未使用的级别：

# define function that reruns factor() for the right columns
rerun_factor <- function(x) {
  if (is.factor(x)) return(factor(x))
  return(x)
}

# run on all columns of your data
training_data <- as.data.frame(lapply(training_data, rerun_factor))

#定义为右列重新运行factor（）的函数
重新运行系数您是否可以添加表（训练数据）或str（训练数据）@ArtemFedosov的输出，完成。表格（培训数据）太大，无法打印。我添加了str（training_data），您可能需要清理数据和/或合并变量定义，以便每个变量最多有32个唯一值。是的，因子级别数就是唯一值的数量。因子可能保留了它们的级别。运行
x