R 中的 KNN -- 所有参数必须具有相同的长度，test.X 为空

问题描述

我正在尝试在 R 中对数据帧执行 KNN，遵循车辆类型（汽车、船、飞机）的 3 向分类，使用 mpg、成本等列作为特征。

首先，当我运行时：

knn.pred=knn(train.X,test.X,train.VehicleType,k=3)

然后

knn.pred

factor(0) Levels: car boat plane

和

table(knn.pred,VehicleType.All)

Error in table(knn.pred,VehicleType.All) : 
  all arguments must have the same length

我认为我的问题是我可以使用 cbind() 成功加载 train.X，但是当我对 test.X 尝试相同的方法时，它仍然是一个空矩阵。我的代码如下所示：

train=(DATA$Values<=200) # to train for all 200 entries including cars,boats and planes

train.X = cbind(DATA$mpg,DATA$cost)[train,]
summary(train.X)

在这里，summary(train.X) 正确返回，但是当我为 test.X 尝试同样的方法时：

test.X = cbind(DATA$mpg,DATA$cost)[!train,]

当我尝试打印 test.X 时，它返回一个空矩阵，如下所示：

[,1] [,2]

为这么长的问题道歉，我可能没有包括所有相关信息。如果有人知道这里出了什么问题，或者为什么我的 test.X 没有加载任何数据，我将不胜感激！

解决方法

如果没有关于您的数据的任何信息，就很难猜测问题出在哪里。您应该发布minimal reproducible example 或至少 dput 您的数据或其中的一部分。然而，我在这里展示了 2 种训练 knn 模型的方法，使用 2 个不同的包（class 和 caret）和 mtcars 内置数据集。

带有class

library(class)

data("mtcars")
str(mtcars)
mtcars$gear <- as.factor(mtcars$gear)
ind <- sample(1:nrow(mtcars),20)
train.X <- mtcars[ind,]
test.X <- mtcars[-ind,]
train.VehicleType <- train.X[,"gear"]
VehicleType.All <- test.X[,"gear"]
knn.pred=knn(train.X,test.X,train.VehicleType,k=3)

table(knn.pred,VehicleType.All)

带有caret

library(caret)

ind <- createDataPartition(mtcars$gear,p=0.60,list=F)
train.X <- mtcars[ind,]
control <-trainControl(method = "cv",number = 10)
grid <- expand.grid(k=2:10)
knn.pred <- train(gear~.,data=train.X,method="knn",tuneGrid=grid)
pred <- predict(knn.pred,test.X[,-10])
cm <- confusionMatrix(pred,test.X$gear)

caret 包允许在模型拟合期间以直接的方式对参数调整进行交叉验证。默认情况下，train 执行 25 次重复引导程序交叉验证，以在我在 k 对象中提供的值中找到 grid 的最佳值。

从您的示例来看，您的测试对象似乎是空的，因此 knn 的结果是一个长度为 0 的向量。可能您的问题出在数据读取上。但是，对 DATA 进行子集化的更好方法是：

#insetad of
train.X = cbind(DATA$mpg,DATA$cost)[train,]

#you should do:
train.X <- DATA[train,c("mpg","cost")]
test.X <- DATA[-train,"cost")]

但是，我不明白 DATA$Values 是什么变量，首先我认为这是结果，但是，这一行让我很困惑：

train=(DATA$Values<=200)

您可以利用这些示例自行发现错误。如果您无法发布重现您情况的示例。

classification knn r r