Error: ExtractVars里的模型公式不对

Question

用R做多重插补，显示“Error: ExtractVars里的模型公式不对”，但是变量只有多分类和二分类变量，已经全部转为因子型变量，并用logreg/polyreg方法进行，为什么一直报错。变量名基本都是A1,B1,B2-1等等

Answer 1

以下回复参考：皆我百晓生、券券喵儿等免费微信小程序作答:

要解决这个问题，首先确认在ExtractVars函数中使用的模型公式是否正确地匹配了您想要进行多重插补的预测变量。通常，您的预测变量应该是基于一个或多类特征（如二元、多分类等）。

例如，如果你有这样一个数据集： | A1 | B1 | C1 | | --- | --- | --- | | 0 | 0 | 0 | | 1 | 0 | 0 | | 0 | 1 | 0 | | 1 | 1 | 0 |

在这个例子中，我们需要预测C1的结果。根据这个信息，我们可以创建一个二元逻辑回归模型，其中B1是输入特征之一，而C1是输出目标。这应该是一个简单的线性模型：

model <- lm(C1 ~ B1, data = your_data)

然后，您可以使用extract_vars()函数从模型中提取出变量。确保变量名称与您的数据中的列名一致。

vars <- extract_vars(model)

现在，vars包含了所有与模型相关的变量及其索引，包括B1。接下来，您可以使用这些变量来进行多重插补。

如果您仍然遇到问题，请检查以下几个方面：

1. 确保所有的输入变量都转换为了合适的类型（如数值或字符），并且它们已经被正确的归一化。
2. 检查是否有缺失值，如果有，则需要处理它们。
3. 确保没有重复的变量。
4. 确认您的模型公式与实际需求相匹配。
5. 如果可能的话，尝试将模型重新训练并使用新的数据集。这可以帮助识别潜在的问题。

希望以上建议能帮助您解决问题！