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我已经训练了一个模型,我正在尝试使用 predict
函数但它返回以下错误。
Error in
contrasts<-
(*tmp*
, value = contr.funs[1 + isOF[nn]]) :
contrasts can be applied only to factors with 2 or more levels
SO中有几个问题和 CrossValidated关于这一点,从我对这个错误的解释来看,我的模型中的一个因素只有一个级别。
这是一个非常简单的模型,具有一个连续变量(行驶时间)和一个具有 3 个级别的因子变量
driveTime Market.y transfer
Min. : 5.100 Dallas :10 Min. :-11.205
1st Qu.: 6.192 McAllen: 6 1st Qu.: 3.575
Median : 7.833 Tulsa : 3 Median : 7.843
Mean : 8.727 Mean : 8.883
3rd Qu.:10.725 3rd Qu.: 15.608
Max. :14.350 Max. : 30.643
当我使用预测函数来确定未见过的样本的结果时
newDriveTime <- data.frame(driveTime = 8,Market.y = as.factor("Dallas"))
predict(bestMod_Rescaled, newDriveTime)
我收到以下错误
Error in `contrasts<-`(`*tmp*`, value = contr.funs[1 + isOF[nn]]) :
contrasts can be applied only to factors with 2 or more levels
这是我的更多工作流程
tc <- tune.control(cross = 10, fix = 8/10)
tuneResult_Rescaled <- tune(svm,data = finalSubset,
transfer~ driveTime + Market.y,
ranges = list(epsilon = seq(0.1,.5,0.1),
cost = seq(8,10,.1)), tunecontrol=tc)
summary(tuneResult_Rescaled)
bestMod_Rescaled <- tuneResult_Rescaled$best.model
最佳答案
我认为您还必须向测试集提供训练数据中的因子级别。像下面这样的东西应该可以工作。
newDriveTime <- data.frame(driveTime = 8,
Market.y = factor("Dallas", levels(finalSubset$Market.y)))
predict(bestMod_Rescaled, newDriveTime)
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