训练数据中的变量在newdata中缺失

Question

输入exp_rf <- explain(model1rf1K10K, data = deridata1_x, y = as.numeric(deridata1[,28])-1)
library("shapper")
ive_rf <- shap(exp_rf, new_observation = validdata1_x)，提示Error: RuntimeError: variables in the training data missing in newdata。但是validdata1_x和deridata1_x的变量名称是完全相同的。求报错原因和解决办法。

Answer 1

该回答引用GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ
这个错误通常发生在在new_observation中的变量名称与训练数据中的变量名称不完全匹配。有可能是由于一些变量名拼写错误或者数据类型不匹配等原因导致的。在检查变量名之前，可以尝试检查一下数据类型是否匹配。在这个例子中，可以使用以下命令检查两个数据框的列的数据类型是否匹配：

str(deridata1_x)
str(validdata1_x)

如果两个数据框中的数据类型不匹配，需要将它们转换为相同的数据类型。例如，如果其中一个数据框中的变量是字符型而另一个数据框中的变量是数值型，则需要将字符型变量转换为数值型变量。

如果两个数据框中的数据类型匹配，则需要检查变量名是否匹配。您可以使用以下命令比较两个数据框的变量名：

setdiff(names(deridata1_x), names(validdata1_x))
setdiff(names(validdata1_x), names(deridata1_x))

这些命令将显示在一个数据框中但在另一个数据框中缺失的变量名称。检查变量名并确保它们在两个数据框中相同，这可能有助于解决这个问题。