为什么在 R 中使用 Cubist 包时会出现以下错误？

Question

我有一些个人数据集。所以我把它分成变量来预测和预测。以下是语法：

library(Cubist)
str(A)
'data.frame':   6038 obs. of  3 variables:
 $ ads_return_count : num  7 10 10 4 10 10 10 10 10 9 ...
 $ actual_cpc       : num  0.0678 0.3888 0.2947 0.0179 0.095 ...
 $ is_user_agent_bot: Factor w/ 1 level "False": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
cubist(A[,c("ads_return_count","is_user_agent_bot")],A[,"actual_cpc"])

我收到以下错误

cubist code called exit with value 1
Error in strsplit(tmp, "\"")[[1]] : subscript out of bounds

有没有我遗漏的东西？

Answer 1

模拟一些数据来制作一个可重现的例子：

A=data.frame(ads_return_count=sample(100,10,TRUE), actual_cpc=runif(100), is_user_agent_bot=factor(rep("False",100)))

cubist(A[,c("ads_return_count","is_user_agent_bot")],A[,"actual_cpc"])
cubist code called exit with value 1
Error in strsplit(tmp, "\"")[[1]] : subscript out of bounds

太好了，现在我们达成了共识。

令我困扰的是，第二个参数，即结果，全是"False"。我不确定只有一个结果的模型是否有意义。让我们尝试一些有两种结果的东西：

> A2=data.frame(ads_return_count=sample(100,10,TRUE), actual_cpc=runif(100), is_user_agent_bot=sample(c("True","False"),100,TRUE))
> cubist(A2[,c("ads_return_count","is_user_agent_bot")],A2[,"actual_cpc"])

Call:
cubist.default(x = A2[, c("ads_return_count", "is_user_agent_bot")], y =
 A2[, "actual_cpc"])

Number of samples: 100 
Number of predictors: 2 

Number of committees: 1 
Number of rules: 1

我会说这是来自 cubist 的无信息错误消息，由单一结果可能性引起。

Answer 2

我也遇到了同样的问题，只是关卡名称缺失值“”。用文本替换这些关卡就成功了。

似乎 c5.0 决策树也有类似的问题 C5.0 decision tree - c50 code called exit with value 1

为什么在 R 中使用 Cubist 包时会出现以下错误？

Why do I get this error below while using the Cubist package in R?

regression

r

decision-tree

non-linear-regression