R中naive_bayes的预测数据帧中的因素

Question

我正在尝试了解如何使用 naive_bayes 创建因子数据框来预测结果。我见过的所有示例都采用单个数据框并将其拆分为两个 dfs（训练和测试）。这对我有用：

library(naivebayes)

#Basic naive-bayes model with prediction/test dataframe a subset of the original 

age_class<-c('x3','x2','x2','x1','x3','x1')
student<-c('n','y','n','y','y','y')
inc<-c('m','h','m','m','m','l')
sav<-c('e','f','e','e','f','f')
buy<-c('N','Y','Y','Y','Y','Y')

df<-data.frame(age_class,student,inc,sav,buy)

nbmod<-naive_bayes(buy~ age_class + student +inc + sav, data=df[2:6,])

predictdf<-df[1,1:4]

predict(nbmod,newdata=predictdf)

我是否必须通过每次指定所有级别来创建一个数据框来进行预测？有没有办法利用原始数据框 (df) 中有关因子水平的信息？

age_class<-factor('x3', levels=c('x1','x2','x3'))
student<-factor('n', levels=c('n','y'))
inc<-factor('m', levels=c('h','l','m'))
sav<-factor('e',levels=c('e','f'))

predictdf3<-data.frame(age_class,student,inc,sav)

predict(nbmod,newdata=predictdf3)

Answer 1

对于这种特殊情况，您可能可以通过levels() 参考原始关卡：

predictdf3 <- data.frame(
    age_class = factor("x3", levels = levels(df$age_class)),
    student = factor("n", levels = levels(df$student)),
    inc = factor("m", levels = levels(df$inc)),
    sav = factor("e", levels = levels(df$sav))
)

请注意，因子的编码应该在训练数据和测试数据中匹配。它绝对必须是一致的。因此，您必须合并（然后拆分）您的训练数据集和测试数据集，或者将因子水平从您的训练数据集复制到测试数据集。