使用R中的分類數據建立預測模型

Question

我是機器學習的新手，但是，在嘗試建立預測模型時，我所有的訓練集變量都是分類的，

PREDICTOR_1     PREDICTOR_2              PREDICTOR_3
 Found        : 5    Best Match   :2        Found, Supplier site: 5   
 No result    : 2    Found        :8        Found, Zone site    : 1   
 Part NotFound:11    Not Found WDA:8        No Data Found       :12   
    PREDICTOR_4                       PREDICTOR_5   PREDICTOR_6
 No result   :11      Found with Different length: 1   High     :10    
 Search begin: 7      No result                  :16   LOW      : 4    
                      Part Found With out Suffix : 1   No result: 4    
     PREDICTOR_7   PREDICTOR_8                PREDICTOR_9       RESULT  
 Direct_Match: 8      NO        :8      Mpn Found within PCN: 3   Found    :15  
 No result   :10      YES       :8      Mpn has no PCN      :15   Not Found: 3  
                      YES-REMOVE:2 

我試圖使用R的glm（）函數，但是我一直在

Warning message:
glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred 

1-我想知道是否可以僅使用分類數據來訓練模型
2-這個錯誤是什么意思

Answer 1

1這可能僅在glm模型中使用分類數據

2當一個（或多個）解釋變量與響應變量等於1或-1相關時，會發生此錯誤。我建議您首先刪除相關的exaplanatory變量（與其他解釋變量），並刪除相關性相等的此類解釋變量帶有響應變量的to1或-1。 這可以通過R中的cor函數完成。我建議針對分類數據的Kendal相關系數。 嘗試cor( data, method = "kendall")