2016-04-15 4 views
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私のデータセットを訓練しようとすると、出力として警告メッセージが表示されるようです。この警告メッセージで心配する必要がありますか?

この関数は出力を生成しますが、出力は間違っていますか?

G2M1はこちらからロードすることができます:https://www.dropbox.com/s/flmex4vuawql3zu/data-labeled-2-1-dpi100-sigma0.6.RData?dl=0

train_control <- trainControl(method="cv", number=10) 
fit <- train(x = signif(G2M1$data,digits = 2), y = G2M1$labels , method = "nb", trControl=train_control) 

私が取得警告メッセージは次のとおりです。

In nominalTrainWorkflow(x = x, y = y, wts = weights, info = trainInfo, : 
    There were missing values in resampled performance measures. 

何をそれは意味しないと私は心配すべきですか?

答えて

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検証セットから再サンプリングすると、予測変数のすべての因子レベルの完全な補数が存在する場合とそうでない場合があるため、欠損値に基づく予測は不可能です。それが本当であるかどうかは、モデルのタイプに依存します。これが警告に過ぎない場合は、クロスバイエイド実行で十分な実行が得られているかどうかを評価する必要があります。あなたは有用な結果を見ることができます。

エラーの場合、メッセージに「ERROR」と表示され、実行が停止していました。

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>「これは警告に過ぎない場合は、クロスバイデーションで十分な実行が得られているかどうかを評価して、意味のある結果が得られるかどうか評価する必要があります。 警告ですが、どうすればそれを評価したいですか? – Lamda

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。私は 'length(fit)'、 'names(fit)'、 'str(fit)'を見ることから始めることで、何が成し遂げられたのかを見ていきます。 1つか2つのクロスバリデーションだけが失われてしまった場合でも、評価に役立つ資料を残しておいて、高い数値で再度実行することを検討するかもしれません。 –

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