如何使用 R 中的 createFolds function 處理 lm.fit 中的錯誤（0 個非 na 案例）

Question

我想使用 creatFolds function 和特定的 set.seed 運行回歸 model。

我可以在沒有 creatFolds function 的情況下運行回歸 model 而沒有錯誤。

弗里德曼數據集可以在這里找到

   wdbc <- read_csv("friedman.dat", col_names = FALSE, skip = 10) 
   wdbc[] <- lapply(wdbc, scale)

回歸 model沒有createFolds Function

    lm(X6 ~ ., data = wdbc) 

Call:
lm(formula = X6 ~ ., data = wdbc)

Coefficients:
(Intercept)           X1           X2           X3           X4           X5  
  2.553e-16    3.892e-01    3.563e-01    2.834e-04    5.739e-01    2.767e-01  

回歸 model與createFolds Function

 FX <- function(seed, data, k=30) {
      set.seed(seed)  
      folds <- createFolds(data[, "X6"], k=k, list=TRUE, returnTrain=TRUE) 
      lm1 <- lapply(folds, function(folds) lm(X6 ~ ., data=data[folds, ]))
    }
    seeds <- 1:30 
    res <- lapply(seeds, FX, data=wdbc) 

 Error in lm.fit(x, y, offset = offset, singular.ok = singular.ok, ...) : 
  0 (non-NA) cases  

Answer 1

createFolds function 是有問題的部分：

createFolds(wdbc[, "X6"], k=1, list=TRUE, returnTrain=TRUE)
$Fold1
integer(0)

這給了你一個空向量，因此你正在回歸空白。 因此，當您執行以下不同調用時會有所不同：

typeof(wdbc[["X6"]])
[1] "double"
typeof(wdbc[,"X6"])
[1] "list"
typeof(as.matrix(wdbc)[,"X6"])
[1] "double"

也許其他更精通tibble等的人可以加入。

您可以將數據轉換為 data.frame 或使用data[["X6"]] ：

FX <- function(seed, data, k=30) {
      set.seed(seed)  
      folds <- createFolds(data[["X6"]], k=k, list=TRUE, returnTrain=TRUE) 
      lm1 <- lapply(folds, function(folds) lm(X6 ~ ., data=data[folds, ]))
    }
    seeds <- 1:30 
res <- lapply(seeds, FX, data=wdbc)

res[[1]][[1]]

Call:
lm(formula = X6 ~ ., data = data[folds, ])

Coefficients:
(Intercept)           X1           X2           X3           X4           X5  
  0.0007255    0.3933912    0.3600078   -0.0008834    0.5733893    0.2729162