У меня аналогичная проблема с this post, когда я пытаюсь сделать rfe с помощью lrFuncs. Я пробовал свои предложения, но они не разрешили мою проблему. В качестве примера возьмем набор данных GermanCredit в пакете Caret. В этом наборе данных все факторы (кроме целевой переменной Class) уже были преобразованы в двоичные числовые переменные, поэтому нам не нужно беспокоиться об использовании model.matrix.R CARET, используя lrFuncs полученную в [Ошибке в {: задача-не удался - «RFE ожидает 58 значений важности, но имеет только 48»]
> library(caret)
> data(GermanCredit)
> GCrfe <- rfe(GermanCredit[,c(1:9,11:62)], GermanCredit[,10], sizes=(1:50), rfeControl=rfeControl(functions=lrFuncs))
Error in { :
task 1 failed - "rfe is expecting 61 importance values but only has 48"
Хорошо так, то я смотреть на переменных, не дисперсии (для переменного класса целевого исключения) и удалить переменные без каких-либо отклонений (т.е.. Только одно уникального значения).
> variableVariance <- sapply(GermanCredit[-10], function(x) length(unique(x)))
> which(variableVariance==1)
Purpose.Vacation Personal.Female.Single
26 44
> GermanCredit <- GermanCredit[-grep('Purpose.Vacation', names(GermanCredit))]
> GermanCredit <- GermanCredit[-grep('Personal.Female.Single', names(GermanCredit))]
Теперь я просматриваю коррелированные переменные и избавляюсь от «дубликатов».
> Cor <- abs(cor(GermanCredit[-10]))
> diag(Cor) <- 0
> which(Cor > 0.8, arr.ind=T)
row col
OtherInstallmentPlans.None 52 50
OtherInstallmentPlans.Bank 50 52
> GermanCredit <- GermanCredit[-grep('OtherInstallmentPlans.Bank', names(GermanCredit))]
Если я попробую rfe сейчас, я все равно получаю ту же ошибку.
> GCrfe <- rfe(GermanCredit[,c(1:9,11:59)], GermanCredit[,10], sizes=(1:50), rfeControl=rfeControl(functions=lrFuncs))
Error in { :
task 1 failed - "rfe is expecting 58 importance values but only has 48"
> set.seed(12213)
> index <- createFolds(GermanCredit$Class, k=10, returnTrain=T)
> lrCtrl <- rfeControl(functions=lrFuncs, method='repeatedcv', index=index)
> GCrfe <- rfe(GermanCredit[,c(1:9,11:59)], GermanCredit[,10], sizes=(1:50), rfeControl=lrCtrl)
Error in { :
task 1 failed - "rfe is expecting 58 importance values but only has 48"
Буду благодарен за любую помощь в решении этой проблемы и понимание причины возникновения этой ошибки.