在R中带有插入符号的Nnet

我在试图解决R中的多项式分类方程时遇到了很多麻烦。我正在使用nnet和caret包来解决这个问题。数据集如下所示，并且是可复制的：

df

PARTNER2      ADV
       A    Gamma
       B    Gamma
       C    Gamma
       D    Gamma
       D    Gamma
       E    Gamma
       F    Gamma
       G    Gamma
       F    Gamma
       F    Gamma
       H    Gamma
       I    Gamma
       F    Gamma
       J    Gamma
       D    Gamma
       E    Beta
       K    Beta
       D    Beta
       D    Beta
       E    Beta
       F    Beta
       L    Beta
       F    Beta
       F    Beta
       M    Beta
       F    Beta
       E    Beta
       N    Zeta
       J    Zeta
       N    Zeta
       O    Zeta
       D    Zeta
       P    Zeta
       Q    Zeta
       D    Zeta
       F    Zeta
       L    Zeta
       F    Zeta 
       F    Zeta
       D    Zeta
       D    Zeta
       L    Alpha
       L    Alpha
       R    Alpha
       E    Alpha
       F    Alpha
       D    Alpha
       D    Alpha
       N    Alpha

从这里开始，我使用插入符号包来训练数据，并使用模型预测出现

PARTNER2

时出现

ADV

的概率。最后我发现了一个我似乎无法解决的错误

inTrain <- createDataPartition(y=df$ADV, p=0.75, list=FALSE)   # We wish 75% for the trainset 

train.set <- df[inTrain,]
test.set  <- df[-inTrain,]
nrow(train.set)/nrow(test.set) # should be around 3

model <- train(ADV ~ ., train.set, 
               method='nnet', 
               trace = FALSE)

prediction <- predict(model, newdata=test.set[-2], type="prob")

---

inTrain在win7、R_33.2、caret_6.0.73、e1071_1.6.8上运行良好。祝你好运您的
test.set
可能包含
train.set
中未看到的
PARTNER2
级别。你应该使用分层抽样来分割你的数据。通过将数据从read_csv更改为read.csv，这对我很有效。但是当我做一个表格来比较时，它不起作用
table（prediction，test.set$ADV）
这部分对您有用吗？也就是说，这个数据集有5000行和大约700个分类预测变量。运行这个通常需要多长时间？我已经等了大约20分钟了，不确定我是否应该试试别的东西。当我停止时，没有出现警告，让我觉得这只是花了一段时间。我很高兴向某人发送完整的数据集，但它太大了，无法放在这里。