train.default(x, y, weights = w, ...) 中的错误：无法确定最终调整参数

Question

我正在尝试使用 R 中的 caret 来预测结果。当我尝试训练模型时，出现错误：

Error in train.default(x, y, weights = w, ...) : final tuning parameters could not be determined

我也用它们各自的 tuneGrid 数据框尝试了其他分类方法。我也尝试过这个 link 的解决方案，但它不起作用。

这是我的代码：

d <- read.csv("train.csv")
new <- d[1:50,-1]
library(caret)

modfit <- train(target~., method="rf", data=new)

Error in train.default(x, y, weights = w, ...) : 
  final tuning parameters could not be determined
In addition: There were 50 or more warnings (use warnings() to see the first 50)

modfit<- train(target~., data= new, method= "rf", tuneGrid= data.frame(mtry=3))

Error in train.default(x, y, weights = w, ...) : 
  final tuning parameters could not be determined
In addition: There were 27 warnings (use warnings() to see them)

第一行是 ID，因此已删除。

Answer 1

我下载了数据集，你这里有两个问题：

首先，既然你在做分类，最好指定目标是一个因素。即，

modfit <- train(as.factor(target)~., method="rf", data=new)

其次，数据集的前50行只有class_1。您至少需要两个不同的类。如果你真的只想处理 50 行，你可以随机抽样。

new = d[sample(1:nrow(d), size = 50), ].

调用 warnings() 在这些情况下对于调试非常有用。

train.default(x, y, weights = w, ...) 中的错误：无法确定最终调整参数

Error in train.default(x, y, weights = w, ...) : final tuning parameters could not be determined

r

r-caret