r - 尝试使用 "bnlearn"实现一个简单的朴素贝叶斯分类器。不断出现错误 "variables must be either numeric, factors or ordered factors"

Question

我正在尝试通过重新创建给我的数据结果来在 R 中实现 NB 分类器。现在我只是对训练数据本身进行测试，看看准确性如何。

数据集中有 29 个变量，其中一个称为“状态”。它有两个值:Win 和 Lose。我将训练数据分为大约 2/3 训练和 1/3 测试。目标是确定 Status 预测输赢的准确性。

我想我理解这个错误，因为“赢”和“输”不是数值，但据我了解，它们不会是因素吗？我将在下面发布我的代码。我正在使用 http://www.bnlearn.com/documentation/man/naive.bayes.html 中的 bnlearn 示例作为我的基础。如果有更好的例子，请告诉我。

#Read in training data
trainingdata <- read.csv("C:\\.....filepath.csv", header=T)

#Split data into training and test sets
training.set = trainingdata[1:1200, ]
test.set = trainingdata[1201:1860, ]

#Train model
bn = naive.bayes(training.set, "Status") 
fitted = bn.fit(bn, training.set)

#Predict
pred = predict(fitted, test.set)
table(pred, test.set[, "Status"])

我开始从 bn = naive.bayes(training.set, "Status") 行收到错误。具体错误显示“data.type(x) 中的错误:变量必须是数字、因子或有序因子

有没有办法让 bnlearn 认识到“状态”是一个因素。

Answer 1

几年后回到这一点，我意识到我从未用答案更新过它，并且从那时起就没有人发布解决方案供我接受。

Cotton.Rockwood 的假设是正确的。使用bnlearn的朴素贝叶斯分类器，所有变量都需要是因子，否则你会遇到这个错误。