“對比”錯誤出錯

Question

我已經訓練了一個模型，我試圖使用predict函數，但它返回以下錯誤。

contrasts<-誤差contrasts<- （ *tmp* ，value = contr.funs [1 + isOF [nn]]）：
對比度僅適用於具有2級或更多級別的因素

在SO和CrossValidated中有幾個問題，從我解釋這個錯誤，我的模型中的一個因素只有一個級別。

這是一個非常簡單的模型，有一個連續變量（driveTime）和一個有3個級別的因子變量

 driveTime         Market.y      transfer
 Min.   : 5.100   Dallas :10   Min.   :-11.205  
 1st Qu.: 6.192   McAllen: 6   1st Qu.:  3.575  
 Median : 7.833   Tulsa  : 3   Median :  7.843  
 Mean   : 8.727                Mean   :  8.883  
 3rd Qu.:10.725                3rd Qu.: 15.608  
 Max.   :14.350                Max.   : 30.643

當我使用預測函數來確定未見樣本的結果時

newDriveTime <- data.frame(driveTime =  8,Market.y = as.factor("Dallas"))
predict(bestMod_Rescaled, newDriveTime)

我收到以下錯誤

Error in `contrasts<-`(`*tmp*`, value = contr.funs[1 + isOF[nn]]) : 
  contrasts can be applied only to factors with 2 or more levels

這是我的工作流程的更多內容

tc          <- tune.control(cross = 10, fix = 8/10)

    tuneResult_Rescaled <- tune(svm,data = finalSubset,
                                transfer~ driveTime + Market.y,
                                ranges = list(epsilon = seq(0.1,.5,0.1),
                                              cost = seq(8,10,.1)), tunecontrol=tc)

    summary(tuneResult_Rescaled)


    bestMod_Rescaled <- tuneResult_Rescaled$best.model

Answer 1

我認為你必須將訓練數據中的因子水平提供給測試集。 像下面這樣的東西應該工作。

newDriveTime <- data.frame(driveTime =  8, 
                    Market.y = factor("Dallas", levels(finalSubset$Market.y)))

predict(bestMod_Rescaled, newDriveTime)

在R中，因子被保存為帶有名稱/標簽的整數。 如果您有兩個具有不同級別的因子向量，只需查看標簽，就無法確定哪些標簽是兩個向量中的相應級別。