R中的k-NN回归问题

Question

我正试着从包的插入符号中运行knnreg。由于某些原因，这套培训集起作用：

> summary(train1)
       V1                V2             V3             
 13     : 10474   1      :  6435   7      :  8929     
 10     : 10315   2      :  6435   6      :  8895     
 4      : 10272   3      :  6435   9      :  8892     
 1      : 10244   4      :  6435   10     :  8892     
 2      : 10238   7      :  6435   15     :  8874     
 24     : 10228   8      :  6435   40     :  8870                        
 (Other):359799   (Other):382960   (Other):368218   

虽然这个不能用：

> summary(train2)
        V1              V2               V3                   V4      
 13     : 10474   1      :  6436   7      :  8929   Christmas   :  5946  
 10     : 10315   2      :  6436   6      :  8895   Labor Day   :  8861  
 4      : 10272   3      :  6438   9      :  8892   None        :391909  
 1      : 10244   4      :  6435   10     :  8892   Super Bowl  :  8895  
 2      : 10238   7      :  6435   15     :  8874   Thanksgiving:  5959  
 24     : 10228   8      :  6435   40     :  8870                        
 (Other):359799   (Other):382960   (Other):368218   

以下是目标向量：

> summary(Target)
   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
  -499    200    712   1980   20210  693100 

我得到的错误是在预测阶段：

> fit <- knnreg(train2, Target, k = 2)
> Prediction <- predict(fit,  newdata=test)
Error in knnregTrain(train = list(V1 = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,  : 
  NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 5)
In addition: Warning messages:
1: In knnregTrain(train = list(V1 = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,  :
  NAs introduced by coercion
2: In knnregTrain(train = list(V1 = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,  :
  NAs introduced by coercion

这是我的测试集：

> summary(test)
     V1            V2           V3                    V4      
 13     : 2836   1      :  1755   51     : 3002   Christmas   :  2988  
 4      : 2803   2      :  1755   49     : 2989   Labor Day   :     0  
 19     : 2799   3      :  1755   52     : 2988   None        :106136  
 2      : 2797   4      :  1755   50     : 2986   Super Bowl  :  2964  
 27     : 2791   7      :  1755   6      : 2984   Thanksgiving:  2976  
 24     : 2790   8      :  1755   47     : 2976                        
 (Other):98248   (Other):104534   (Other):97139     

我遗漏了什么？

编辑:将V4设置的标签切换到“1”、“2”、.实际上解决了这个问题。算法是否认为我的特征是数字的，即使它们是因素？

Answer 1

我意识到knnreg只接收数值，当我尝试用train1训练模型时，它认为所有的值都是数值的(实际上它们是绝对的)。train2返回一个错误，因为V4不是数字的，而且knnreg也不能将它转换为数字。