如何消除“外部函数调用中的 NA/NaN/Inf (arg 7)” 使用 randomForest 运行预测

Question

我对此进行了广泛的研究，但没有找到解决方案。 我已经清理了我的数据集如下：

library("raster")
impute.mean <- function(x) replace(x, is.na(x) | is.nan(x) | is.infinite(x) , 
mean(x, na.rm = TRUE))
losses <- apply(losses, 2, impute.mean)
colSums(is.na(losses))
isinf <- function(x) (NA <- is.infinite(x))
infout <- apply(losses, 2, is.infinite)
colSums(infout)
isnan <- function(x) (NA <- is.nan(x))
nanout <- apply(losses, 2, is.nan)
colSums(nanout)

运行预测算法时出现问题：

options(warn=2)
p  <-   predict(default.rf, losses, type="prob", inf.rm = TRUE, na.rm=TRUE, nan.rm=TRUE)

所有的研究都说它应该是数据中的 NA 或 Inf 或 NaN，但我没有找到。 我正在使数据和 randomForest 摘要可用于在 [deleted] Traceback 进行侦查并没有透露太多信息（无论如何对我来说）：

4: .C("classForest", mdim = as.integer(mdim), ntest = as.integer(ntest), 
       nclass = as.integer(object$forest$nclass), maxcat = as.integer(maxcat), 
       nrnodes = as.integer(nrnodes), jbt = as.integer(ntree), xts = as.double(x), 
       xbestsplit = as.double(object$forest$xbestsplit), pid = object$forest$pid, 
       cutoff = as.double(cutoff), countts = as.double(countts), 
       treemap = as.integer(aperm(object$forest$treemap, c(2, 1, 
           3))), nodestatus = as.integer(object$forest$nodestatus), 
       cat = as.integer(object$forest$ncat), nodepred = as.integer(object$forest$nodepred), 
       treepred = as.integer(treepred), jet = as.integer(numeric(ntest)), 
       bestvar = as.integer(object$forest$bestvar), nodexts = as.integer(nodexts), 
       ndbigtree = as.integer(object$forest$ndbigtree), predict.all = as.integer(predict.all), 
       prox = as.integer(proximity), proxmatrix = as.double(proxmatrix), 
       nodes = as.integer(nodes), DUP = FALSE, PACKAGE = "randomForest")
3: predict.randomForest(default.rf, losses, type = "prob", inf.rm = TRUE, 
       na.rm = TRUE, nan.rm = TRUE)
2: predict(default.rf, losses, type = "prob", inf.rm = TRUE, na.rm = TRUE, 
       nan.rm = TRUE)
1: predict(default.rf, losses, type = "prob", inf.rm = TRUE, na.rm = TRUE, 
       nan.rm = TRUE)

Answer 1

您的代码不是完全可重现的（没有运行实际的randomForest算法），但您没有用列向量的平均值替换Inf值。 这是因为在您的impute.mean函数中调用mean()的na.rm = TRUE参数完全按照它所说的去做——删除NA值（而不是Inf值）。

例如，您可以通过以下方式查看：

impute.mean <- function(x) replace(x, is.na(x) | is.nan(x) | is.infinite(x), mean(x, na.rm = TRUE))
losses <- apply(losses, 2, impute.mean)
sum( apply( losses, 2, function(.) sum(is.infinite(.))) )
# [1] 696

要摆脱无限值，请使用：

impute.mean <- function(x) replace(x, is.na(x) | is.nan(x) | is.infinite(x), mean(x[!is.na(x) & !is.nan(x) & !is.infinite(x)]))
losses <- apply(losses, 2, impute.mean)
sum(apply( losses, 2, function(.) sum(is.infinite(.)) ))
# [1] 0

Answer 2

错误消息的原因之一：

外部函数调用中的 NA/NaN/Inf (arg X)

训练 randomForest 时，data.frame 中有character类变量。 如果它带有警告：

强制引入的 NA

检查以确保所有字符变量都已转换为因子。

例子

set.seed(1)
dat <- data.frame(
  a = runif(100),
  b = rpois(100, 10),
  c = rep(c("a","b"), 100),
  stringsAsFactors = FALSE
)

library(randomForest)
randomForest(a ~ ., data = dat)

产量：

randomForest.default(m, y, ...) 中的错误：外部函数调用中的 NA/NaN/Inf (arg 1) 另外：警告消息：在 data.matrix(x) 中：由强制引入的 NA

但是将其切换为stringsAsFactors = TRUE并运行。