r - 错误: nrow(x) == n is not TRUE when using Train in Caret

Question

我有一个看起来像这样的训练集

Name       Day         Area         X    Y    Month Night
ATTACK    Monday   LA           -122.41 37.78   8      0
VEHICLE  Saturday  CHICAGO      -1.67    3.15   2      0
MOUSE     Monday   TAIPEI       -12.5    3.1    9      1

Name是结果/因变量。我转换了Name , Area和Day因素，但我不确定我是否应该这样做 Month和Night ，分别只取整数值 1-12 和 0-1。

然后我将数据转换为矩阵

ynn <- model.matrix(~Name , data = trainDF)
mnn <- model.matrix(~ Day+Area +X + Y + Month + Night, data = trainDF)

然后我设置调整参数

nnTrControl=trainControl(method = "repeatedcv",number = 3,repeats=5,verboseIter = TRUE, returnData = FALSE, returnResamp = "all", classProbs = TRUE, summaryFunction = multiClassSummary,allowParallel = TRUE)
nnGrid = expand.grid(.size=c(1,4,7),.decay=c(0,0.001,0.1))
model <- train(y=ynn, x=mnn, method='nnet',linout=TRUE, trace = FALSE, trControl = nnTrControl,metric="logLoss", tuneGrid=nnGrid)

但是，我收到错误 Error: nrow(x) == n is not TRUE对于model<-train

如果我使用xgboost，我也会遇到类似的错误而不是nnet

有人知道这是什么原因吗？

Answer 1

y 应该是包含每个样本结果的数字或因子向量，而不是矩阵。使用

train(y = make.names(trainDF$Name), ...)

帮助，其中 make.names 修改值，以便它们可以是有效的变量名称。