Löschen von Zeilen im Trainingsdatensatz für Zufallswald

Question

Ich möchte meine zufällige Gesamtstruktur mit einer modifizierten Version meines Trainingsdatensatzes ausführen. Meine Trainingsdaten enthalten verschiedene Spalten, einschließlich einer attribute mit Werten von 0-6. Meine Idee war, nur die 0 und hält den Rest mit diesem Stück Code zu löschen:

training_data4 <- training_data3[!training_data3$attribute == "0", ] 

Allerdings, wenn ich meinen zufälligen Wald mit meinen Trainingsdaten betreiben ich diese Fehlermeldung erhalte:

rf200 <- randomForest(attribute ~ ., data=training_data4, importance=T, 
         proximity=F, ntree=200) 

Fehler in randomForest.default (m, y, ...): haben kann nicht leer Klassen in y

ich es schon wissen muss etwas stimmt nicht mit meinem training_data4, da ich es schon mit meinem ursprünglichen Trainingssatz ausprobiert habe und dieses Problem nicht hatte.

Answer 1

Ist attribute ein factor (d. H., gibt factor zurück)?

Wenn ja, behält R 0 als Ebene, und Sie werden ausdrücklich droplevels verwenden müssen, um sicherzustellen, 0 ist nicht mehr eine Ebene dieses factor:

training_data4 <- training_data3[!training_data3$attribute == "0", ] 
training_data4$attribute <- droplevels(training_data4$attribute) 

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Beispiel:

test <- factor(c(1,1,1,2,2,2,3,3,3), levels=c("0", "1", "2", "3")) 
test 
[1] 1 1 1 2 2 2 3 3 3 
Levels: 0 1 2 3 

test <- droplevels(test) 
test 
[1] 1 1 1 2 2 2 3 3 3 
Levels: 1 2 3