用于分类的随机森林树

Question

​

我第一次尝试RF。我正在尝试根据这些因素来预测游戏的类型。

data <- read.csv("appstore_games.csv")
data <- data %>% drop_na()
data <- data %>% select(Average.User.Rating, User.Rating.Count, Price, Age.Rating, Genres)
data <- data %>% separate(Genres, c("Main Genre","Genre1","Genre2","Genre3"), extra = "drop" )
data1 <- data %>% select(Genre1 , Average.User.Rating, User.Rating.Count, Price )
str(data1)
data1$Genre1 <- as.factor(data1$Genre1)
set.seed(123)
sample <- sample(2 , nrow(data1),replace = TRUE, prob = c(0.7,0.3))
train_data <- data1[sample == 1,]
test_data <- data1[sample == 2,]
library(randomForest)
set.seed(1)
rf <- randomForest(train_data$Genre1 ~., data = train_data , proximity = TRUE, ntree = 200, importance = TRUE)

它在randomForest.default(m，y，...)中显示错误: y中不能有空类。

我能知道这里出了什么问题吗？感谢类型的名称，如策略，娱乐，等等

Answer 1

我不完全确定，但我认为如果不是所有不同级别的Y都在训练数据中表示，这种情况可能会发生。也许你可以看看这个。

我的另一个想法是，Y中的一个类是"None“。

Answer 2

train_data <- droplevels(train_data)在将数据传递给模型之前尝试使用此命令