R：缺少數據會導致XGBoost / sparse.model.matrix錯誤

Question

據我所知，XGB應該具有處理丟失數據的好處，但是，每當我測試添加了幾個NA的波士頓房屋時，都會收到錯誤消息：

The length of labels must equal to the number of rows in the input data

我正在運行的代碼是

trainm <- sparse.model.matrix(class ~ ., data = train)
train_label <- train[,"class"]
train_matrix <- xgb.DMatrix(data = as.matrix(trainm) label=train_label)

當我不添加NA時，一切運行正常。 我很確定問題是從造成混亂的稀疏矩陣中刪除了NA，但我不確定如何解決。

我的代碼在這里 。

任何對我有幫助的反饋將不勝感激。

Answer 1

在構建稀疏模型矩陣時，您需要采取糾正措施來處理NA。 其余的代碼/數據都沒有問題。 這是修改后的代碼：

options(na.action='na.pass')
trainm <- sparse.model.matrix(class ~ ., data = train)
train_label <- train$class
train_matrix <- xgb.DMatrix(data = trainm, label=train$class)