newdata有43行，但是在R中手动堆叠模型时发现的变量有35行

问题描述

由于此站点上有许多类似的问题，因此我首先要说一遍，我已经阅读了它们，而且它们似乎都存在涉及在模型中使用data $ column〜data $ otherColumn格式的代码的问题。据我所知，这不是我问题的根源。@H_404_1@

我目前正在尝试按照this answer中给出的示例来堆叠已创建的多个插入符号模型。我的代码如下：@H_404_1@

set.seed(42)
trainrows <- createDataPartition(data_BOW$Class,p=0.8,list=FALSE)
training <- data_BOW[trainrows,]
test <- data_BOW[-trainrows,]
trainrows <- createDataPartition(training$Class,list=FALSE)
valid <- training[-trainrows,]
training <- training[trainrows,]

trControlList <- trainControl(method = "repeatedcv",number = 10,repeats = 3,savePredictions = "final",classprobs = T)
algList <- c("rf","knn","svmLinear","nb"
             #,"C5.0"
             #,"gbm"
             #,"treebag"
             )
set.seed(42)
ensemble_models <- caretList(Class ~ . - ID,data=training,trControl=trControlList,methodList=algList)
rf = ensemble_models$rf
knn = ensemble_models$knn
svmLinear = ensemble_models$svmLinear
nb = ensemble_models$nb

predRF<-predict(rf,newdata=valid)
predKNN<-predict(knn,newdata=valid)
predSVM_Lin<-predict(svmLinear,newdata=valid)
prednB<-predict(nb,newdata=valid)

predDF<-data.frame(predRF,predKNN,predSVM_Lin,prednB,Class=valid$Class,stringsAsFactors = F)
modelStack <- train(Class ~ .,data = predDF,method = "rf")

testPredRF<-predict(rf,newdata=test)
testPredKNN<-predict(knn,newdata=test)
testPredSVM_Lin<-predict(svmLinear,newdata=test)
testPrednB<-predict(nb,newdata=test)

testDF<-data.frame(testPredRF,testPredKNN,testPredSVM_Lin,testPrednB,Class=test$Class,stringsAsFactors = F)
combPred<-predict(modelStack,newdata=testDF)



confusionMatrix(testPredRF,test$Class)$overall[1]
confusionMatrix(testPredKNN,test$Class)$overall[1]
confusionMatrix(testPredSVM_Lin,test$Class)$overall[1]
confusionMatrix(testPrednB,test$Class)$overall[1]
confusionMatrix(combPred,test$Class)$overall[1]

错误消息仅出现在combPred<-predict(modelStack,newdata=testDF)行上 由于测试有43行，有效有35行，因此大概是错误消息中的数字来自何处，但是我无法弄清楚为什么会有错误。调试中可能的任何指导将不胜感激。如果我需要提供其他信息，请告诉我。@H_404_1@

解决方法

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小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@）