eval(predvars, data, env) 中的错误：找不到对象“BMI”

Question

我刚刚开始使用R进行机器学习。 我的目标很愚蠢，请原谅。 我正在尝试训练以评论一个人的 BMI 是否表示超重、体重不足或健康。 到目前为止，这是我的代码：-

    dataset <- data.frame(
    BMI = c(15.5, 16.7, 17.8, 18.9, 19.0, 19.5, 20.7, 21.9,
            22.5, 23.5, 24.5, 25.0, 26.0, 27.7, 26.6, 29.3),
    Result = c("Underweight", "Underweight", "Underweight", 
                "Healthy", "Healthy", "Healthy", "Healthy", 
                "Healthy", "Healthy", "Healthy", "Healthy", 
                "Overweight", "Overweight", "Overweight", 
                "Overweight", "Overweight")
    )
    head(dataset)
    x <- dataset[,-2]
    y <- dataset[2]
    model_svm <- svm(Result ~ ., data = dataset)
    summary(model_svm)
    pred <- predict(model_svm, x)

但是我在predict的最后一行收到此错误：-

eval(predvars, data, env) 中的错误：找不到对象“BMI”

Answer 1

当子集您的数据集以创建x （和y ）时，您隐式地删除了维度并且只保留了列向量。 换句话说， x是一个向量，而不是一个数据框。 这是基本 R 数据帧子集运算符的一个恼人的属性。

你可以像这样避免它：

x <- dataset[, -2, drop = FALSE]