从 R 插入符号包错误中训练函数：“出了点问题；所有准确度度量值都丢失了”答案

【问题标题】：Train function from R caret package error: "Something is wrong; all the Accuracy metric values are missing"从 R 插入符号包错误中训练函数：“出了点问题；所有准确度度量值都丢失了”
【发布时间】：2016-06-22 02:59:20
【问题描述】：

我想运行logreg 回归。在 R 上运行我的代码后，我收到以下错误：

出了点问题；缺少所有准确度指标值：

    Accuracy       Kappa    
 Min.   : NA   Min.   : NA  
 1st Qu.: NA   1st Qu.: NA  
 Median : NA   Median : NA  
 Mean   :NaN   Mean   :NaN  
 3rd Qu.: NA   3rd Qu.: NA  
 Max.   : NA   Max.   : NA  
 NA's   :9     NA's   :9    
Error in train.default(x, y, weights = w, ...) : Stopping
In addition: There were 19 warnings (use warnings() to see them)

这是我的代码：

## Data
donner <- read.delim("http://web.as.uky.edu/statistics/users/pbreheny/760/data/donner.txt")
set.seed(1234)
library(caret)
donner$Age <- as.numeric(donner$Age)
donner$Status <- as.factor(donner$Status)  
donner$Sex <- as.numeric(donner$Sex) 
splitIndex <- createDataPartition(donner$Status, p = .80, list = FALSE, times = 1)
trainDF <- donner[splitIndex,]
testDF <- donner[-splitIndex,]
ctrl <- trainControl(method = "cv", number = 2)
logregmodel <- train(Status ~ ., data = donner, method = "logreg", trControl = ctrl)

编辑 1：

我将状态更改为二进制（0 和 1），但仍有一些错误。这是新代码：

## Data
donner <- read.delim("http://web.as.uky.edu/statistics/users/pbreheny/760/data/donner.txt")
set.seed(1234)
library(caret)
donner$Age <- as.numeric(donner$Age)
donner$Status <- as.integer(donner$Status)-1  
donner$Sex <- as.numeric(donner$Sex)-1 
splitIndex <- createDataPartition(donner$Status, p = .80, list = FALSE, times = 1)
trainDF <- donner[splitIndex,]
testDF <- donner[-splitIndex,]
ctrl <- trainControl(method = "cv", number = 2)
donner$Status <- as.factor(donner$Status)
logregmodel <- train(Status ~ ., data = donner, method = "logreg", trControl = ctrl)

【问题讨论】：

你确定你拟合的模型对吗？如果您检查错误，它还会显示预测变量中的非二进制参数github.com/topepo/caret/blob/master/RegressionTests/Code/…
我想拟合一个逻辑回归模型。输出只能取两个值。
您对输出是正确的。但是仔细看@Hack-R的代码，预测器Age变成了二进制。我在您的编辑中没有看到这一点。
问题是如果我不将年龄保持为数字，我会丢失一些信息。通常，我应该能够使用连续变量进行逻辑回归。我该怎么做？
哦，好吧，你真的不想要一个logreg（逻辑回归）你只是想要一个logit模型。

标签： r r-caret

【解决方案1】：

只需要修复您的数据。逻辑回归——这就是我假设你想要的，因为你调用了逻辑回归 (logreg) 方法，如果你想要其他东西，比如 logit 模型，这整个问题都是无关紧要的，它永远不会给出你首先的错误 - 仅适用于二进制变量并且它不明白1和2可以代表二进制数据。它需要文字 0 和 1。

donner <- read.delim("http://web.as.uky.edu/statistics/users/pbreheny/760/data/donner.txt")
set.seed(1234)
library(caret)
donner$Age <- as.numeric(donner$Age)
donner$Status <- as.factor(donner$Status)  
donner$Sex <- as.numeric(donner$Sex) 
splitIndex <- createDataPartition(donner$Status, p = .80, list = FALSE, times = 1)
trainDF <- donner[splitIndex,]
testDF <- donner[-splitIndex,]
ctrl <- trainControl(method = "cv", number = 3)
donner$Status <- as.character(donner$Status)
donner$Status[!donner$Status == "Survived"] <- 0
donner$Status[donner$Status == "Survived"] <- 1
donner$Age_gr_mean <- 0
donner$Age_gr_mean[donner$Age_gr_mean > mean(donner$Age)] <- 1
donner$Age <- NULL
donner$Status <- as.numeric(donner$Status)
donner$Sex[donner$Sex == 2] <- 0
logregmodel <- train(Status ~ ., data = donner, method = "logreg", trControl = ctrl)

【讨论】：

我尝试运行您的代码，但我的 R 控制台冻结了。但是，我尝试实施您的建议，但仍然有错误。我将编辑问题。
@user6496985 我没有任何错误；模型完成。如果您的控制台冻结，那是因为您需要增加 CPU/RAM。有很多方法可以做到这一点。确保您使用的是 64 位。我在一台 8GB RAM、双核 CPU 笔记本电脑上运行此程序（在 Google Play 上观看电影时），因此对于大多数在 R 中进行适当设置以最大限度地提高 RAM 使用率的笔记本电脑而言，资源要求并不高。

【解决方案2】：

我个人从未使用过“logreg”方法。似乎有些行是无用的。这是我使用“glm”作为方法的建议。

## Data
donner <- read.delim("http://web.as.uky.edu/statistics/users/pbreheny/760/data/donner.txt")

set.seed(1234)
library(caret)

donner$Age <- as.numeric(donner$Age)
donner$Status <- as.factor(donner$Status)
donner$Sex <- as.numeric(donner$Sex)-1 

splitIndex <- createDataPartition(donner$Status, p = .80, list = FALSE, times = 1)
trainDF <- donner[splitIndex,]
testDF <- donner[-splitIndex,]

ctrl <- trainControl(method = "cv", number = 3)
logregmodel <- train(Status ~ ., data = trainDF, method = "glm", family='binomial', trControl = ctrl)

summary(logregmodel)

【讨论】：