eval(expr, envir, enclos) 中的预测错误：R 中找不到对象

Question

我尝试使用以前的函数预测多个模型，但我得到 "Error in eval(expr, envir, enclos) : object 'var.1' not found"。这很奇怪，因为 var.1 不在数据框中。代码是：

library(randomForest)
library(ada)
library(class)
library(e1071)
library(rpart)
library(car)
library(nnet)
library(kknn)

Consenso <- function(DF,VAR.DEP){ #entries are a dataframe and a dependent var
N1 <- sample(DF,dim(DF)[1],replace=TRUE)
N2 <- sample(DF,dim(DF)[1],replace=TRUE)
N3 <- sample(DF,dim(DF)[1],replace=TRUE)
N4 <- sample(DF,dim(DF)[1],replace=TRUE)
N5 <- sample(DF,dim(DF)[1],replace=TRUE)
mod.kknn <- train.kknn(VAR.DEP ~.,data=N1,kmax=trunc(sqrt(dim(DF)[1])))
mod.net <- nnet(VAR.DEP ~ ., data = N2, size = 10, rang = 0.1, 
                     decay = 5e-04, maxit = 400, trace = FALSE, MaxNWts  = 20000)
mod.tree <- rpart(VAR.DEP ~ ., data = N3)
mod.sv <- svm(VAR.DEP ~ ., data = N4, kernel = "linear")
mod.rf <-randomForest(VAR.DEP ~.,data= N5,ntree=400)
lista.mod <-   list("Modelo.kknn"=mod.kknn,"Modelo.Redes"=mod.net,"Modelo.Arboles"=mod.tree,"Modelo.SV"=mod.sv,"Modelo.RF"=mod.rf)
return(lista.mod)
}
#Using the function
pbiris <- Consenso(iris,iris$Species)
#Make a prediction
predict(pbiris$Modelo.kknn,iris)
#Error in eval(expr, envir, enclos) : object 'Sepal.Width.1' not found
#Var Sepal.Width.1 is not in the dataframe.

我做错了什么？

有什么建议吗？谢谢

Answer 1

鉴于您的代码并非完全可重现，因此很难确定，但几乎可以肯定问题来自：

sample(DF, dim(DF)[1], rep=T)

问题是您对数据框的列而不是行进行采样。考虑：

DF <- data.frame(a=1:4, b=5:8)
sample(DF, dim(DF)[1], rep=T)

产生：

  b b.1 b.2 a
1 5   5   5 1
2 6   6   6 2
3 7   7   7 3
4 8   8   8 4

由于我们的数据框的列数少于行数，如果您尝试对列进行采样的次数与行数相同，它将对相同的列重新采样多次。在我们的测试中，我们对列 b 重新采样了三次，因此我们得到 b、b.1 和 b.2。当然，您的原始数据框没有额外的列，因此您的 predict 调用失败。

请记住，data.frame 对象是列表，因此您只是对列表的元素进行了采样。采样行：

DF[sample(nrow(DF)), ]

eval(expr, envir, enclos) 中的预测错误：R 中找不到对象

Predict Error in eval(expr, envir, enclos) : object not found in R

r

predict