Error in model.frame.default(mod_terms, new_data, na.action = na.action, : 变数不对。

Question

                                                                                                                           我使用tidymodel建立了一个catboost模型，计划修改模型中的变量名，然后用shapviz对模型解释。运行代码：attr(model1cat1J30J[["preproc"]][["terms"]], "predvars") <- c("A","B"),

attr(model1cat1J30J[["preproc"]][["terms"]], "term.labels") <- c("A","B"),
attr(model1cat1J30J[["preproc"]][["terms"]], "variables") <- c("A","B"),
attr(model1cat1J30J[["preproc"]],"terms" ) <- list(Y ~"A","B"), ks <- kernelshap(model1cat1J30J, X = deridata1J30J[c(1:39)],bg_X= deridata1J30J[c(1:39)]).出现错误：Error in model.frame.default(mod_terms, new_data, na.action = na.action, :
变数不对。请问怎么解决呢？

Answer 1

该回答引用自GPT-3.5,由博主GISer Liu编写：

根据您的描述，出现错误是因为在修改模型变量名后，未正确更新模型的相关信息，导致在运行 kernelshap()
函数时无法正确匹配变量。以下是解决该问题的步骤：

1. 更新模型的变量名信息 ：您已经尝试更新模型的变量名信息，但似乎有些地方操作不正确。正确的做法是确保 preproc 中的 terms 相关属性都已正确更新。具体来说，您需要修改 predvars、term.labels 和 variables。这确保了模型能够正确识别新的变量名。
2. 重新训练模型 ：由于修改了变量名，建议重新训练模型，以确保模型能够正确适应新的变量名。这一步骤很重要，因为模型的参数和数据结构都可能受到变量名的影响。
3. 调用 kernelshap() 函数 ：在修改模型变量名后，确保在调用 kernelshap() 函数时使用了正确的变量名。这意味着在 X 参数中传递的数据和模型中使用的变量名应该一致。
   下面是您可能需要修改的代码部分：
   RCopy code

   # 更新模型变量名信息
   attr(model1cat1J30J[["preproc"]][["terms"]], "predvars") <- c("A", "B")
   attr(model1cat1J30J[["preproc"]][["terms"]], "term.labels") <- c("A", "B")
   attr(model1cat1J30J[["preproc"]][["terms"]], "variables") <- c("A", "B")
   attr(model1cat1J30J[["preproc"]], "terms") <- list(Y ~ A + B)  # 更新模型公式，注意此处的公式表示方式
   # 重新训练模型（假设您的模型命名为model1cat1J30J）
   # 这里假设您有一个原始数据集data，使用新的变量名"A"和"B"重新训练模型
   model1cat1J30J <- catboost(data = data, formula = Y ~ A + B, ...)
   # 调用kernelshap()函数
   ks <- kernelshap(model1cat1J30J, X = deridata1J30J[c(1:39)], bg_X = deridata1J30J[c(1:39)])
   

   请注意，上述代码中的 ... 表示训练模型时可能需要的其他参数，根据您的具体情况进行调整。同时，确保在 Y ~ A + B
   中使用的是新的变量名。
   通过这些步骤，您应该能够解决报错问题，并且能够成功运行 kernelshap() 函数对模型进行解释。

如果该回答解决了您的问题，请采纳！如果没有，请参考以下方案进行修订