randomForest包的类中心函数中的NAs

我试图使用

R

编程语言版本2.13.1的

randomForest

包版本4.6-7检索两类分类问题的类原型。为此，我调用

classCenter

函数。问题是，它有时会输出一个无效的结果，即，一个或两个返回的类原型完全由

NA

值组成。发生这种情况时，我会在R控制台中获得以下信息：

There were 50 or more warnings (use warnings() to see the first 50)

library(randomForest)
mydata <- read.csv("mydata.csv", header=TRUE)
myrf <- randomForest(x=mydata[,-1:-2], y=mydata[,1], ntree=1000, mtry=33, importance=TRUE, proximity=TRUE)
mycc <- classCenter(mydata[,-1:-2], mydata[,1], myrf$prox)
print(mycc)

键入

warnings（）

可显示以下50次：

1: In mean.default(sort(x, partial = half + 0L:1L)[half +  ... :
  argument is not numeric or logical: returning NA

重要提示：我注意到，对于在相同数据和使用相同设置的情况下学习的不同随机林模型，该函数会给出不同的输出，即，对于一个模型，它可能会返回两个类原型，但对于另一个模型，则不会返回任何类原型。这意味着至少有时我会得到有效的结果

我在R控制台中使用以下代码：

There were 50 or more warnings (use warnings() to see the first 50)

library(randomForest)
mydata <- read.csv("mydata.csv", header=TRUE)
myrf <- randomForest(x=mydata[,-1:-2], y=mydata[,1], ntree=1000, mtry=33, importance=TRUE, proximity=TRUE)
mycc <- classCenter(mydata[,-1:-2], mydata[,1], myrf$prox)
print(mycc)

库（随机林）
mydata我也面临同样的问题，今天就把它处理掉了。
你可以做两件事
（1） 请删除具有空值或NA值的列，或
（2） 删除具有空值或NA值的行或
（3） 将所有列中的空值或NA值替换为适当的处理方法，如平均值、中值或模式值（如果可行）。谢谢
您能否提供所用数据的子集，用于重现错误？否则很难诊断。
summary（mydata）
的输出也很方便，因为我想这就是问题所在。编辑：您可以找到
summary（mydata）
和
mydata[1:10，]
的输出（您可能希望在文本编辑器中查看文件，而不使用换行符，因为文本格式很宽）。当然，前10行不足以重现错误，但我不允许发布整个数据集。对于某些模型，如何可能有一个由NAs组成的类原型，而对于其他模型，如何可能没有NAs？如何确定我的某些值是否不是数字或逻辑值
mydata[！complete.cases（mydata），]
为空。数据看起来不错，我只是想再次检查。一个长远的想法是，可能有一些奇怪的属性或结构隐藏在您的数据帧中，把事情搞砸了。尝试将其转换为数字矩阵，以删除除原始数字和维度以外的所有内容。
mydata[！complete.cases（mydata），]
为空，即输入数据中没有缺失（NA）值。