在R中执行插入符号调整时出错

Question

我正在使用插入号/ R建立预测模型，但遇到了以下问题：

1. 尝试执行训练/调整时，出现以下错误：

if（tmps <.Machine $ double.eps ^ 0.5）中的错误0 else tmpm / tmps：需要TRUE / FALSE时缺少值

经过一些研究，似乎在数据中缺少值时会发生此错误，在本示例中不是这种情况（我确认数据集没有NA）。 但是，我还在某处读到，在插入符号的重新采样例程中可能会引入缺失值，我怀疑这是正在发生的事情。

2. 为了解决问题1，我尝试了在插入符号的重新采样过程中对数据进行“预处理”，方法是删除零方差和接近零方差的预测变量，并使用插入符号knn自动preProcess(c('zv','nzv','knnImpute')),方法preProcess(c('zv','nzv','knnImpute')),自动输入缺失值preProcess(c('zv','nzv','knnImpute')), ，但现在出现以下错误：

错误：预处理需要矩阵或数据帧

不用说我检查并确认输入数据集确实是矩阵，所以我不明白为什么会遇到第二个错误。

代码如下：

x.train <- predict(dummyVars(class ~ ., data = train.transformed),train.transformed)
y.train <- as.matrix(select(train.transformed,class))
vbmp.grid <- expand.grid(estimateTheta = c(TRUE,FALSE))
adaptive_trctrl <- trainControl(method = 'adaptive_cv',
                   number = 10, 
                   repeats = 3,
                   search = 'random',
                   adaptive = list(min = 5, alpha = 0.05, 
                                   method = "gls", complete = TRUE),
                   allowParallel = TRUE)
fit.vbmp.01 <- train( 
                 x = (x.train),
                 y = (y.train),
                 method = 'vbmpRadial',
                 trControl = adaptive_trctrl,
                 preProcess(c('zv','nzv','knnImpute')),
                 tuneGrid = vbmp.grid)

问题（1）和（2）的代码之间的唯一区别是，在（1）中，train语句中的预处理行被注释掉。

综上所述，

-数据中没有缺失值

-x.train和y.train绝对是矩阵

-我尝试在trainControl使用标准的'repeatedcv'方法而不是'adaptive_cv' ，具有相同的确切结果

-忘了说结果class有3个等级

任何人对可能出什么问题有任何建议？

一如既往，在此先感谢

reyemarr

Answer 1

经过一番挖掘后，我的数据也遇到了同样的问题，我发现其中一列中有一些Inf （无限）值。

将它们取出后（ df <- df %>% filter(!is.infinite(variable)) ），计算运行没有错误。