キャレットを使用した予測の行番号を取得する

Question

私はRで自分のマシンを学習するために多くのキャレットを使用しています。

しかし、私は次のような問題に直面：私は、新しいデータをスコアしたい場合は、私がキャレットでモデルを訓練

• は、私は、lm()
• との線形回帰を言う：predict(model, new_data)
• ときnew_data予測値に欠損値が含まれていますが、予測では予測が返されません。NA

可能ですかそれが不可能であるか、

リターン予測+予測に対応するデータフレームの行番号場合

• リターンNAの予測とNEW_DATAのすべての行の予測：いずれか？

など。 MLRパッケージのような予測に対応する行を示し、ID列で行います大幅に任意の助け mlr-package: predict with row-id

：
ここ

詳細とMLR-予測ページにリンクされています感謝！

Answer 1

caret::train()を実行する前に値が不足しているケースを識別することができます。これは、データ・セット内の行番号をデフォルトとして使用する行番号を持つ新しい列を作成することです。

library(mlbench) 
data(Sonar) 
library(caret) 
set.seed(95014) 

# add row numbers 
Sonar$rowId <- rownames(Sonar) 
# create training & testing data sets 

inTraining <- createDataPartition(Sonar$Class, p = .75, list=FALSE) 
training <- Sonar[inTraining,] 
testing <- Sonar[-inTraining,] 
# set column 60 to NA for some values in test data 
testing[48:51,60] <- NA 
testing[!complete.cases(testing),"rowId"] 

...と出力：

> testing[!complete.cases(testing),"rowId"] 
[1] "193" "194" "200" "206" 

あなたは、テストデータの行にpredict()を実行することができ、例としてmlbenchパッケージから設定Sonarデータを使用して

完全なケースを持つセット。再び処理を促進するために、ランダムフォレストモデルと3倍のクロスバリデーションでSonarデータセットを使用してこのような状況に対処するために

fitControl <- trainControl(method = "cv",number = 3) 
fit <- train(x,y, method="rf",data=Sonar,trControl = fitControl) 
predicted <- predict(fit,testing[complete.cases(testing),]) 

もう一つの方法は、モデル内の独立変数の欠損値を排除するために帰属戦略を使用することです。 Githubに関する私の記事、Strategies for Handling Missing Valuesは、このトピックに関する多くの研究論文へのリンクです。