R пытается заставить карету работать

Question

У меня есть набор данных, который я пытаюсь использовать rfe() от caret пакет в R на.

х цены, которые я пытаюсь предсказать.

у - переменные, которые я использую, чтобы сделать прогноз.

Я не могу заставить rfe перестать выдавать следующее сообщение об ошибке:

> lmProfile2 <- rfe(x1,y1,
+ sizes = subsets,
+ rfeControl = ctrl)
Error in rfe.default(x1, y1, sizes = subsets, rfeControl = ctrl) : 
  there should be the same number of samples in x and y

Вот некоторая информация:

> class(x1)
[1] "data.frame"
> class(y1)
[1] "data.frame"
> nrow(x1)
[1] 500
> nrow(y1)
[1] 500
> ncol(x1)
[1] 68
> ncol(y1)
[1] 1

Также:

> y1 <- data.frame(y = tiny4[,2])
> x1 <- data.frame(tiny4[,-c(1,2)])
> subsets <- c(5,10)
> 
> ctrl <- rfeControl(functions = lmFuncs,
+ method = "cv",
+ verbose = FALSE,
+ returnResamp = "final")
> 

Есть идеи, почему я получаю сообщение?

Answer 1

y должен быть числовым или факторным вектором. Здесь у вас есть это как фрейм данных. Для сравнения:

> rfe(data.frame(matrix(rnorm(100*3), ncol=3)), sample(2, 100, replace=T), sizes=1:3, rfeControl=rfeControl(functions=lmFuncs))

Recursive feature selection

Outer resampling method: Bootstrap (25 reps) 

Resampling performance over subset size:

 Variables   RMSE Rsquared  RMSESD RsquaredSD Selected
         1 0.5154  0.02120 0.02421    0.02752        *
         2 0.5162  0.02295 0.02722    0.03204         
         3 0.5162  0.02295 0.02722    0.03204         

The top 1 variables (out of 1):
   X3

против

> rfe(data.frame(matrix(rnorm(100*3), ncol=3)), data.frame(sample(2, 100, replace=T)), sizes=1:3, rfeControl=rfeControl(functions=lmFuncs))
Error in rfe.default(data.frame(matrix(rnorm(100 * 3), ncol = 3)), data.frame(sample(2,  : 
  there should be the same number of samples in x and y

Answer 2

Это должен быть фактор и вектор:

as.factor(noquote(as.vector(t(df[,14])))) 

В моем случае столбец 14 - это класс в df.