if (any(co)) 中的错误：需要 TRUE/FALSE 的缺失值

Posted 2023-03-12

【中文标题】if (any(co)) 中的错误：需要 TRUE/FALSE 的缺失值

【英文标题】：Error in if (any(co)) : missing value where TRUE/FALSE neededif (any(co)) 中的错误：需要 TRUE/FALSE 的缺失值

【发布时间】：2016-07-01 20:25:09

【问题描述】：

我正在尝试使用 R 中的 SVM 为一类分类构建模型。我已经使用 is.na(x) 验证了我的所有对象都没有 NA 值。尽管有很多关于此主题的帖子，但我不断收到无法解决的错误。

d<-read.xlsx("deals.xlsx", sheetIndex=1, rowIndex=NULL,
         startRow=2, endRow=200, colIndex=(1:5),
         as.data.frame=T, header=T, colClasses=NA,
         keepFormulas=FALSE, encoding="unknown")

d<-subset(d, res=="yes")
x <- subset(d, select = -res) #make x variables
y <- (d$res) #make y variable(dependent)

model <- svm(x,y,type='one-classification') 

【参考方案1】：

遇到了类似的问题，this thread 很有帮助。简而言之，我的错误与具有Date 类的两个预测变量以及factor 类的两个预测变量有关。我正在使用caret 并为SVM 调用kernlab 模型。您可以删除这些变量，但如果您想保留它们（或从它们派生的变量）：

链接的线程包含一个建议，用于从 Date 变量中创建一个数字变量，以保留类似日期的功能以进行建模。

对于存储为因子的预测变量，您可以尝试以下函数。该函数将获取当前的factor 变量名称，然后添加_LEVEL 的后缀，其中LEVEL 是factor 级别的名称。然而，原始特征仍被保留，因此您需要在建模之前或在建模步骤中删除这些特征（例如，在公式参考中，使用 x = df[, -c(1:2)] 排除那些列）。

功能：

for (i in colnames(df[, sapply(df, is.factor)]))
    for (level in unique(df[, i]))
        df[paste(i, level, sep = "_")] = 
            as.integer(ifelse(df[, i] == level, 1, -1))
    

将df 替换为您的data.frame 的名称，您应该一切顺利。

迈克尔

【讨论】：

预测因子作为因子，直接使用公式接口即可，无需手动创建虚拟变量。

@Eduardo 如果我错了，请纠正我，但这样做会自动包含 n-1 个级别的因子，不是吗？在某些情况下，我发现我只想包含某些级别的因子而不是 n-1。迈克尔

【参考方案2】：

我有一个类似的问题，我发现我的 x 数据框包含一个带有标签值的列。我通过以下方式删除了该列：

x<- x[,-1] #where 1 is the number of the column

如果您按照此示例 (One-class classification with SVM in R) 并输出数据集，您将看到初始数据集 df 包含标记值，然后 x 数据框不包含标记变量，而 y 仅包含标记变量。