“对比”错误

Question

我已经训练了一个模型，我试图使用predict函数，但是它返回以下错误。

contrasts<-中的错误(*tmp*，value = contr.funs[1 + isOFnn])： 对比只能适用于2级或2级以上的因素。

关于这一点，SO和CrossValidated中有几个问题，根据我的解释，这个错误是我的模型中的一个因素，只有一个级别。

这是一个非常简单的模型，有一个连续变量(driveTime)和一个因子变量，它有三个层次。

 driveTime         Market.y      transfer
 Min.   : 5.100   Dallas :10   Min.   :-11.205  
 1st Qu.: 6.192   McAllen: 6   1st Qu.:  3.575  
 Median : 7.833   Tulsa  : 3   Median :  7.843  
 Mean   : 8.727                Mean   :  8.883  
 3rd Qu.:10.725                3rd Qu.: 15.608  
 Max.   :14.350                Max.   : 30.643

当我使用预测函数来确定未见样本的结果时

newDriveTime <- data.frame(driveTime =  8,Market.y = as.factor("Dallas"))
predict(bestMod_Rescaled, newDriveTime)

我得到以下错误

Error in `contrasts<-`(`*tmp*`, value = contr.funs[1 + isOF[nn]]) : 
  contrasts can be applied only to factors with 2 or more levels

下面是我的更多工作流程

tc          <- tune.control(cross = 10, fix = 8/10)

    tuneResult_Rescaled <- tune(svm,data = finalSubset,
                                transfer~ driveTime + Market.y,
                                ranges = list(epsilon = seq(0.1,.5,0.1),
                                              cost = seq(8,10,.1)), tunecontrol=tc)

    summary(tuneResult_Rescaled)


    bestMod_Rescaled <- tuneResult_Rescaled$best.model

Answer 1

我认为您也必须在培训数据中为测试集提供因素级别。下面这样的东西应该能起作用。

newDriveTime <- data.frame(driveTime =  8, 
                    Market.y = factor("Dallas", levels(finalSubset$Market.y)))

predict(bestMod_Rescaled, newDriveTime)

在R中，因子被保存为带有名称/标签的整数。如果你有两个因子向量，有不同的水平，只要看看标签，一个不能确定哪些标签是对应的水平在两个向量。