Error in { : task 1 failed - "设定的变量 类别同拟合的类别不相符"

Question

 
shap <- explain(rf1J35J,X=deridata1J35J[c(1:33)],nsim=10,
                pred_wrapper = function(model,newdata){
                  predict(model, newdata = newdata, type = "prob")
                })
出错，Error in { : task 1 failed - "'x'必需为数值"。
将分类变量转数值
deridata1J35J[, "种族5"] <- as.numeric(as.character(deridata1J35J[, "种族5"]))
deridata1J35J[, "慢性心衰1"] <- as.numeric(as.character(deridata1J35J[, "慢性心衰1"]))
deridata1J35J[, "CKD.egfr1.1"] <- as.numeric(as.character(deridata1J35J[, "CKD.egfr1.1"]))
deridata1J35J[, "脓毒血症1"] <- as.numeric(as.character(deridata1J35J[, "脓毒血症1"]))
deridata1J35J[, "医嘱_袢利尿剂_first1"] <- as.numeric(as.character(deridata1J35J[, "医嘱_袢利尿剂_first1"]))
deridata1J35J[, "医嘱_机械通气_first1"] <- as.numeric(as.character(deridata1J35J[, "医嘱_机械通气_first1"]))
deridata1J35J[, "医嘱_升压药_first1"] <- as.numeric(as.character(deridata1J35J[, "医嘱_升压药_first1"]))
deridata1J35J[, "医嘱_万古霉素_first1"] <- as.numeric(as.character(deridata1J35J[, "医嘱_万古霉素_first1"]))

> shap <- explain(rf1J35J,X=deridata1J35J,nsim=10,
+                 pred_wrapper = function(model,newdata){
+                   predict(model, newdata = newdata, type = "prob")
+                 })
Error in { : 
  task 1 failed - "设定的变量‘种族5’, ‘慢性心衰1’, ‘CKD.egfr1.1’, ‘脓毒血症1’, ‘医嘱_袢利尿剂_first1’, ‘医嘱_机械通气_first1’, ‘医嘱_升压药_first1’, ‘医嘱_万古霉素_first1’的类别同拟合的类别不相符"

请问怎么解决呢？

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

看起来你在尝试使用SHAP（SHapley Additive exPlanations）包来解释随机森林模型（rf1J35J）的预测结果。在R语言中，SHAP包可能对数据类型有特定的要求。根据错误信息，“设定的变量……的类别同拟合的类别不相符”，这通常意味着你的数据中有某些列在转换成数值后，与训练模型时的数据类型不匹配。

首先，你需要确保所有处理过的分类变量在转换为数值后，它们的编码方式与训练模型时使用的编码方式一致。在你的例子中，你已经将一些列从字符转换为了数值，但仍然出现了错误。这可能是由于这些列原本就应该是数值型的，或者是编码方式不对。

为了进一步分析，我们需要知道原始数据中这些变量的类别是如何编码的。如果你能提供更多信息，例如原始数据集中这些特征的类别标签，我可以给出更具体的建议。另外，如果你不确定如何检查原始数据集中的变量类型，可以使用str()函数查看数据框的结构。

如果原始数据中这些变量就是字符串表示的类别，那么在转换时应该保留因子（factor）类型，并且在预测函数中指定预测值的类型是因子。

这是一个示例代码，展示了如何保留因子类型并进行预测：

# 假设你的数据中，"种族5"是一个因子变量，其类别为c("A", "B", "C")
deridata1J35J$种族5 <- factor(deridata1J35J$种族5, levels = c("A", "B", "C"))

# 创建一个函数来预测因子变量的概率
pred_wrapper_factor <- function(model, newdata) {
  # 使用type="response"是因为我们想要概率而非类别
  predict(model, newdata = newdata, type = "response")
}

# 尝试使用这个新的预测包装器
shap <- explain(rf1J35J, X = deridata1J35J, nsim = 10, 
                 pred_wrapper = pred_wrapper_factor)

在这个例子中，我们假设了"种族5"是一个具有三个类别的因素变量。请确保将这个示例中的"种族5"替换为你实际遇到问题的变量名，同时相应地设置因子的水平。

如果问题依然存在，请提供更多关于原始数据的信息，以便我能给出更准确的建议。