我在R中使用朴素貝葉斯（Naive Bayes）。

Question

library(e1071)
m1 <- naiveBayes(Survived ~ ., data =tr) # tr is the training set
Prediction1<-predict(m1,tst)  #tst is the test set
Error in `[.default`(object$tables[[v]], , nd +    islogical[attribs[v]]) : 
subscript out of bounds
In addition: Warning messages:
1: In data.matrix(newdata) : NAs introduced by coercion
2: In data.matrix(newdata) : NAs introduced by coercion
3: In data.matrix(newdata) : NAs introduced by coercion
4: In data.matrix(newdata) : NAs introduced by coercion
5: In data.matrix(newdata) : NAs introduced by coercion
6: In data.matrix(newdata) : NAs introduced by coercion
7: In data.matrix(newdata) : NAs introduced by coercion
8: In data.matrix(newdata) : NAs introduced by coercion
9: In data.matrix(newdata) : NAs introduced by coercion

tr是具有17列和891行的訓練集。 其中一列是“幸存者”，其中充滿零和一，具體取決於泰坦尼克號中的乘客是否幸存。 tst是測試集具有相同的17列和418行，其中存活的列為NA。 之所以不適用，是因為您想要對其進行預測，然后將其發現結果與kaggle.com進行比較。 tst和tr都是data.frames。 這是什么錯誤？ 我閱讀了naiveBayes的手冊，並嘗試將數據轉換為factor，但是沒有任何反應。 提前致謝

這是tr： https : //www.dropbox.com/s/riklgjabppqa0om/tr.png? dl =0

這是tst： https ://www.dropbox.com/s/9juvs6g630181tg/tst.png ? dl =0

dput（head（tr，20））結構（list（PassengerId = 1:20，Survived = c（0L，1L，1L，1L，0L，0L，0L，0L，1L，1L，1L，1L，1L，0L，0L） ，0L，1L，0L，1L，0L，1L），Pclass = c（3L，1L，3L，1L，3L，3L，1L，3L，3L，2L，3L，1L，3L，3L，3L，2L， 3L，2L，3L，3L），名稱= c（“ Braund，歐文·哈里斯先生”，“ Cumings，John Bradley夫人（佛羅倫薩·布里格斯·泰耶）”，“ Heikkinen，Laina小姐”，“ Futrelle，Jacques夫人”希思（莉莉·梅·皮爾（Lily May Peel））”，“艾倫（Allen），威廉·亨利（William Henry）先生”，“莫蘭（Moran），詹姆斯（James）先生”，“麥卡錫（McCarthy），提摩太（J. （伊麗莎白·維爾赫米娜·伯格），“納賽爾·尼古拉斯夫人（阿黛爾·阿赫姆）”，“桑德斯特羅姆·瑪格麗特·魯特小姐”，“邦內爾·伊麗莎白小姐”，“桑德考克·威廉·亨利先生”，“安德森先生。 Anders Johan”，“ Vestrom，Hulda Amanda Adolfina小姐”，“ Hewlett，太太（Mary D Kingcome）”，“ Rice，Master。Eugene”，“ Williams，Charles Eugene先生”，“ Vander Planke，Julius太太” （Emelia Maria Vandemoortele）”，“ Masselmani，法蒂瑪夫人”），性別= c（“男”，“女”，“女”，“女”，“ 男性”，“男性”，“男性”，“男性”，“女性”，“女性”，“女性”，“女性”，“男性”，“男性”，“女性”，“女性”，“男性” ，“男性”，“女性”，“女性”），年齡= c（22，38，26，35，35，NA，54，2，27，14，4，4，58，20，39，14，55， 2，NA，31，NA），SibSp = c（1L，1L，0L，1L，0L，0L，0L，3L，0L，1L，1L，0L，0L，1L，0L，0L，4L，0L，1L ，0L），Parch = c（0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，1L，2L，0L，1L，0L，0L，5L，0L，0L，1L，0L，0L，0L），票= c（“ A / 5 21171”，“ PC 17599”，“ STON / O2。 3101282”，“ 113803”，“ 373450”，“ 330877”，“ 17463”，“ 349909”，“ 347742”，“ 237736”，“ PP 9549”，“ 113783”，“ A / 5。 2151“，” 347082“，” 350406“，” 248706“，” 382652“，” 244373“，” 345763“，” 2649“），票價= c（7.25，71.2833，7.925，53.1，8.05，8.4583，51.8625， 21.075、11.1333、30.0708、16.7、26.55、8.05、31.275、7.8542、16、29.125、13、18、7.225），機艙= c（NA，“ C85”，NA，“ C123”，NA，NA，“ E46” ，NA，NA，NA，“ G6”，“ C103”，NA，NA，NA，NA，NA，NA，NA，NA），上船= c（“ S”，“ C”，“ S”，“ S “，” S“，” Q“，” S“，” S“，” S“，” C“，” S“，” S“，” S“，” S“，” S“，” S“， “ Q”，“ S”，“ S”，“ C”）））.Names = c（“ PassengerId”，“ Survived”，“ Pclass”，“ Name”，“ Sex”，“ Age”，“ SibSp” ，“帕奇”，“票務”，“票價”，“客艙”，“下車”），類= c（“ data.table”，“ data.frame”），row.names = c（NA，-20L） ，.internal.selfref =）

dput（head（tst，20））結構（list（PassengerId = 892：911，Pclass = c（3L，3L，2L，3L，3L，3L，3L，2L，3L，3L，3L，1L，1L，2L） ，1L，2L，2L，3L，3L，3L），名稱= c（“凱利，詹姆斯先生”，“威爾克斯，詹姆斯夫人（艾倫·尼德斯）”，“邁爾斯，托馬斯·弗朗西斯先生”，“維爾茲，阿爾伯特先生”，“赫弗寧（Hervonen），亞歷山大夫人（Helga E Lindqvist）”，“斯文森（Svensson），約翰·瑟文（Johan Cervin）先生”，“康諾利（Kate）小姐，凱特小姐”，“卡爾德威爾（Caldwell），阿爾伯特·弗朗西斯（Albert Francis）先生”，“亞伯拉罕·約瑟夫（夫人） （Sophie Halaut Easu），“戴維斯，約翰·塞繆爾先生”，“伊利夫，伊利奧先生”，“瓊斯·查爾斯·克雷森先生”，“斯奈德，約翰·皮爾斯伯里夫人（內爾·史蒂文森）”，“霍華德·先生本傑明”，“查菲（Caffee），赫伯特·富勒（Herbert Fuller）夫人（凱莉·康斯坦斯·托古德（Carrie Constance Toogood）”，“德爾·卡洛（Del Carlo），塞巴斯蒂亞諾（Sebastiano）夫人（阿基尼亞·熱諾韋西）”，“基恩·丹尼爾（Keane），丹尼爾先生”，“阿薩夫（Assaf），傑里奧斯（Gerios）先生”， Ida Livija小姐”，“ Assaf Khalil，瑪麗安娜夫人（Miriam \\“）\\”“），性別= c（”男性“，”女性“，”男性“，”男性“，”女性“，”男性“ ，“女”，“男”，“女”，“男”，“男”，“男”，“女”，“男”，“女”，“女”，“男”，“男”，“女性”，“女性 ale“），年齡= c（34.5、47、62、27、22、14、30、26、18、21、32.1505376344086、46、23、63、47、24、35、21、27、45），SibSp = c（0L，1L，0L，0L，1L，0L，0L，1L，0L，2L，0L，0L，1L，1L，1L，1L，0L，0L，1L，0L），Parch = c（0L， 0L，0L，0L，1L，0L，0L，1L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L，0L），票證= c（“ 330911”，“ 363272” ，“ 240276”，“ 315154”，“ 3101298”，“ 7538”，“ 330972”，“ 248738”，“ 2657”，“ A / 4 48871”，“ 349220”，“ 694”，“ 21228”，“ 24065” ”，“ WEP 5734”，“ SC / PARIS 2167”，“ 233734”，“ 2692”，“ STON / O2。 3101270“，” 2696“），票價= c（7.8292、7、9.6875、8.6625、12.2875、9.225、7.6292、29、7.2292、24.15、7.8958、26、82.2667、26、61.175、27.7208、12.35、7.225、7.925， 7.225），機艙= c（NA，NA，NA，NA，NA，NA，NA，NA，NA，NA，NA，NA，NA，“ B45”，NA，“ E31”，NA，NA，NA，NA，NA ），登船= c（“ Q”，“ S”，“ Q”，“ S”，“ S”，“ S”，“ Q”，“ S”，“ C”，“ S”，“ S”， “ S”，“ S”，“ S”，“ S”，“ C”，“ Q”，“ C”，“ S”，“ C”），生存= c（NA，NA，NA，NA，NA ，NA，NA，NA，NA，NA，NA，NA，NA，NA，NA，NA，NA，NA，NA，NA，NA），標題= c（“ Mr”，“ Mrs”，“ Mr”，“ Mr “，”太太“，”先生“，”小姐“，”先生“，”太太“，”先生“，”先生“，”先生“，”太太“，”先生“，”太太“，”太太“， “ Mr”，“ Mr”，“ Miss”，“ Mrs”），TotalFamily = c（1、2、1、1、1、3、1、1、3、1、3、1、1、2、2、2 ，2，1，1，2，1，1），FamSize = c（“ Small”，“ Small”，“ Small”，“ Small”，“ Medium”，“ Small”，“ Small”，“ Medium”，“ Small” “，“中”，“小”，“小”，“小”，“小”，“小”，“小”，“小”，“小”，“小”，“小”），FarePrice = c （“低”，“低”，“低”，“低”，“中”，“低”，“低”，“高”，“低”，“高”，“低”，“高”，“ Expen sive”，“ High”，“ Expensive”，“ High”，“ Medium”，“ Low”，“ Low”，“ Low”），AgeNew = c（“ Adult”，“ Old”，“ Old”，“ Adult” “，”成人“，”兒童“，”成人“，”成人“，”成人“，”成人“，”成人“，”舊“，”成人“，”舊“，”舊“，”成人“， .Names = c（“ PassengerId”，“ Pclass”，“ Name”，“ Sex”，“ Age”，“ SibSp”，“ Parch”，“ Adult”，“ Adult”，“ Adult”，“ Old”）） ，“機票”，“票價”，“客艙”，“下車”，“幸存”，“標題”，“ TotalFamily”，“ FamSize”，“ FarePrice”，“ AgeNew”），類= c（“ data.table “，” data.frame“），row.names = c（NA，-20L），.internal.selfref =）

Answer 1

在使用朴素貝葉斯和尋找混淆矩陣時，我遇到了類似的問題。 就我而言，結果變量的類型為Char。 我將其轉換為因子。 然后，似乎工作正常。 字符字段與因素不同。 嘗試跟隨，

as.factor(Survived)