在 discretizeDF.supervised(formula, data, method = disc.method) 中出错：data 需要是一个 data.frame

问题描述

我在类属性为正或负的单词数据集上使用 arulesCBA。首先，我使用 as.numeric 函数将单词转换为数值。之后，我使用以下代码对列进行离散化：

trans.disc <- as.data.frame(lapply(df[2:75],function(x) discretize(x,categories=9)))

在这一步中，我有警告说：不推荐使用参数类别。改用休息时间！此外，默认方法现在是频率！我应用的下一步是添加极性列：

trans.disc$polarity <- df$polarity

最后一步，我正在尝试构建分类器：

classifier <- CBA(trans.disc,"polarity",supp = 0.05,conf=0.9)

在这个阶段，有一条错误信息说：(Error in discretizeDF.supervised(formula,data,method = disc.method) :data需要是一个data.frame)。

解决方法

看起来您对 CBA 的论据进行了整理。手册页 ?CBA 说：

 CBA(
   formula,data,pruning = "M1",parameter = NULL,control = NULL,balanceSupport = FALSE,disc.method = "mdlp",verbose = FALSE,...
 )