R语言中出现数据不能比参考更多级别是为什么? the data cannot have more levels than the reference
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- 普通网友 2023-09-10 12:21关注
作者:Sophia
链接:https://www.zhihu.com/question/461068483/answer/2977687679
来源:知乎
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。报错运行求混淆矩阵的R语句rf.cf<-caret::confusionMatrix(as.factor(rf.test),as.factor(testset[,1]))时,出现如下错误:Error in confusionMatrix.default(as.factor(rf.test),as.factor(testset[,1]))The data must contain some levels that overlap the reference.(数据不能比参考更多级别)原因测试集数据的真实类别与预测类别作为factor的level(查看一个factor变量,能看到它有level这个属性)不一致。可能是由于该测试集没有覆盖整个数据集的类别变量的所有取值(level),也可能是预测类别没有覆盖所有取值。换句话说,假如该数据集的分类变量共有8个类别,可能你所抽取的小的测试集的数据对应的类别恰好没有类别3,或者分类算法预测的结果没有5,这都是极为正常且很有可能发生的。解决方法了解了上面的原因,解决办法就能够很自然地想到,只要我们把求混淆矩阵的两个factor的level都进行设置即可。例如,所研究的数据集包含的类别为1,3,5,7,9,那么将代码修改为:level<-c(1,3,5,7,9)
rf.cf<-caret::confusionMatrix(factor(rf.test,levels=level),factor(testset[,col_1],levels=level))这样问题就顺利解决了。解决 无用评论 打赏 举报
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