插入符号包的训练函数中出错（R语言）-参数类型无效：'；sim卡'&'；obs&x27；必须是c类（'；整数'；'；数字'；'；ts'；'；动物园'；）

我对插入符号包（R语言）的训练功能有问题。运行以下代码时：

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mdl我明白了。knn基本上只适合截距模型。这导致了常值预测和几个RMSE NA值。请注意，方差为零的预测具有未定义的RMSE和R2

在模型中加入新的信息性特征后，我能够执行交叉验证

类似错误：

有点不对劲；缺少所有RMSE度量值：

不适用：400不适用：400

看起来您没有输入正确的数据类-它需要
zoo
/timeseries（
ts
）类数据，而函数没有得到它。根据错误，train的内部函数需要整数、数字、ts或zoo：我确信我的in.train是一个数字流（我用in.train强制它）
Error in { : 
  task 1 failed - "Invalid argument type: 'sim' & 'obs' have to be of class: c('integer', 'numeric', 'ts', 'zoo')" 

10 stop(simpleError(msg, call = expr)) 

9 e$fun(obj, substitute(ex), parent.frame(), e$data) 

8 foreach(iter = seq(along = resampleIndex), .combine = "c", .verbose = FALSE, 
    .packages = pkgs, .errorhandling = "stop") %:% foreach(parm = 1:nrow(info$loop), 
    .combine = "c", .verbose = FALSE, .packages = pkgs, .errorhandling = "stop") %op% 
    { ... 

7 nominalTrainWorkflow(x = x, y = y, wts = weights, info = trainInfo, 
    method = models, ppOpts = preProcess, ctrl = trControl, lev = classLevels, 
    ...) 

6 train.default(x, y, weights = w, ...) 

5 train(x, y, weights = w, ...) 

4 train.formula(m, data = in.train, method = typeModel, preProcess = c("center", 
    "scale"), trControl = fitControl, maximize = FALSE, metric = "MAD", 
    na.action = na.omit)