bestglm：レベル（x）のエラー[x]：0のみが負の添え字と混在する可能性があります。

Question

はAICメソッドでbestglm関数を使用してロジスティック回帰モデルを作成しようとしていました。次 は、私が上でそれを実行したデータセットの概要です： dataset summary

次私が走った行されます。

best1 <- bestglm(trainset, IC="AIC", family=binomial) 

次は、私が受け取ったエラーメッセージです：

Error in levels(x)[x] : only 0's may be mixed with negative subscripts 
In addition: Warning messages: 
1: In model.response(mf, "numeric") : 
using type = "numeric" with a factor response will be ignored 
2: In Ops.factor(y, z$residuals) : ‘-’ not meaningful for factors 

dput（TESTSET） 構造（リスト（目に入った場合=構造（C（2L、1L、2L、1L、2L、2L、 2L、2L、2L、 1L、2L、1L、2L、2L、2L、2L、1L、2L、1L、2L、1L、2L、2L、1L、2L、2L、1L、2L、2L、 2L、1L、2L、2L、2L、1L、1L、2L、1L、2L、2L、1L、1L、 1L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、 1L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、1L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、 2L、2L、1L、2L、 1L、2L、1L、2L、2L、2L、1L、2L、2L、2L、1L、2L、2L、2L、2L、1L、 2L）、.LABELの= Cの（ （2L、2L、1L、1L、1L、2L、2L、2L、1L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、 2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、 2L、2L、2L、2L、 2L、1L、1L、2L、1L、2L、2L、1L、2L、2L、1L、2L、2L、1L、1L、2L、 1L、2L、1L、2L、1L、1L、2L、 1L、2L、1L、2L、2L、2L、1L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、 2L、 2L、2L、2L、2L、1L、2L、2L、2L、1L、2L、2L、2L、 2L、2L、2L、2L、2L）、ラベル= c（ " N」、 "Y"）、クラス= "因子"）、 HairColour =構造（C（3L、2L、2L、2L、2L、2L、4L、2L、 1L、3L、1L、2L、1L、2L 1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、 1L、1L、4L、1L、1L、2L、2L、1L、1L、1L、1L、2L、1L、2L、1L、 2L、4L、1L、1L、1L、1L、2L、2L、1L、 1L、2L、2L、1L、4L、1L、 2L、1L、1L、2L、2L、3L、3L、1L、2L、1L、4L、2L、2L、1L、1L、 4L、1L、2L、 3L、2L、1L、1L、1L、1L、1L、2L、1L、2L、2L、4L、 1 2L、1L、1L、4L）、ラベル= c（「BL」、「BR」、「NULL」、「O」）、クラス=「因子」）、 動物=構造（c（1L、1L 1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、2L、1L、1L、 1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、 1L、1L 1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、 1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1X、1L、1L、1L、1L、 1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L。 、 1L、1L、1L、1L）、.LABEL = C（ "N"、 "Y"）、クラス= "因子"）、 年齢=構造（C（1L、1L、1L、1L、1L、1L 1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、 2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L。 2L、2L、2L、2L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、 3L、3L、3L、3L、3L、3L、2L、2L、2L、2L、 3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L。 、3L、3L、 3L、3L、3L）。ラベル= c（ "21"、 "22"、 "23"）、クラス= "ファクタ"）、 バックビュー=構造（c（1L、2L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、 1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、 1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、 1L、1L、1L、1L、1L、 1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L。 1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、 1L、1L、1L、1L）、ラベル= c （2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、 2L、1L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、 2L、2L、2L、3L、2L、2L、2L、2L、2L、1L、1L、L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、1L、1L、1L、012L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、 2L、2L、1L、2L、1L、3L、3L、2L、2L、1L、 2L、2L、2L、2L、1L、1L、1L、1L、1L、2L、 2L、2L、1L、2L、2L、 2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、1L、 2L、2L、3L、1L、1L、2L、2L、2L、1L、1L、1L、2L、1L 2L、2L、2L、 2L、1L、1L、2L）、ラベル= c（ "ダーク"、 "フェア"、 "NULL"）、クラス= "ファクタ"）、 スマイル=構造（c（5L、3L 1L、1L、2L、2L、1L、4L、3L、5L、5L、1L、 4L、4L、1L、1L、4L、3L、1L、4L、3L、5L、5L、1L、 3L 1L、2L、2L、5L、1L、2L、2L、1L、4L、5L、012L、 5L、5L、5L、5L、1L、5L、2L、2L、1L、5L、5L、3L、5L、5L、4L、5L、5L、 4L、4L、1L、3L、2L、1L、1L、5L、4L、5L、4L、5L、5L、1L、2L、 4L、3L、5L、5L、1L、5L、1L、 4L、1L、4L、5L、1L、5L、4L、4L、 5L、5L、1L）、ラベル= c（「CS」、「NS」、「NULL」、「O」、「ST」） 1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、3L、3L、3L、 1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、3L、1L、 1L、3L、3L、1L、1L、1L、3L、2L、1L、 1L、1L、1L、1L、 1L、1L、1L、1L、1L、1L、2L、2L、1L、3L、012L、1L、1L、1L、1L、 1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、2L、1L、1L、2L、1L、1L、1L、 1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、 2L、1L、1L、1L、 3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L） 1L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、1L、3L、3L、 1L、3L、1L、3L、1L、3L、1L、3L、1L、3L、 1L、3L、3L、3L、3L、3L、1L、1L、3L、1L、3L、2L、1L、3L、 3L、3L、3L 1L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、3L、 3L、3L、3L、3L、3L、3L、1L、3L、3L、1L、 1L、3L、3L、3L、3L、HairStyle =構造体（c（1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、 ） 2L、1L、1L、1L、3L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L。 1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、3L、1L、 1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、 3L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、 、1L、3L、 1L、1L、1L、1L）。ラベル= C（ "LD"、 "NULL"、 "T"）、クラス= "因子"）、 衣装=構造（C（2L、1L、2L、1L、3L、1L、1L、4L、1L、 1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、2L、3L、2L、1L、1L、1L、012L、1L、1L、1L、 1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、 4L、3L、4L、1L、1L、2L、3L、3L、4L、 1L、1L、1L、 2L、1L、2L、1L、1L、3L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、3L、3L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、 2L、4L、1L、1L、1L、1L、2L、1L、1L、3L、1L、1L、1L、1L、 2L、4L、1L、4L）、ラベル= c（1L、1L、 "D"、 "I"、 "NULL"、 "O"）、クラス= "因子"）、 背景=構造（C（2L、4L、1L、4L、3L、1L、1L、2L、 1L、 1L、1L、1L、1L、1L、4L、2L、1L、4L、1L、4L、1L、1L、4L、 1L、3L、2L、1L、1L、4L、2L、1L、1L、1L、4L、1L、1L、1L、1L、 1L、4L、2L、1L、1L、1L、3L、3L、1L、 1L、1L、1L、1L、2L、4L、4L、4L、1L、4L、 1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、 1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、3L、2L、1L、 1L、1L、3L、2L、4L、2L、4L、1L、1L、4L、3L、3L、1L 、2L、4L、 1L、3L、4L、4L、3L）、.LABEL = C（ "I"、 "N"、 "NULL"、 "P"）、クラス= "因子"）、 TypeofShot =構造1L、1L、1L、1L、3L、4L、3L、3L、4L、4L、4L、4L、 1L、4L、4L、2L、1L、3L、1L、1L、2L、1L、1L、2L、1L、1L、2L、1L、 4L、1L、1L、2L、1L、4L、 4L、3L、1L、4L、1L、3L、1L、4L、1L、1L、1 1L、1L、1L、1L、2L、3L、3L、 3L、4L、2L、3L、4L、4L、3L、1L、1L、1L、1L、1L、2L、1L、4L、 2L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、3L、 2L、1L、4L、3L、4L）、ラベル= c（「CU」、「ECU」、「LS」、 "MS"）、クラス= "因子"）、 閉塞=構造（C（1L、2L、1L、1L、1L、3L、1L、1L、 1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L 3L、3L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、 1L 1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、3L、3L、1L、3L、3L、 1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、 1L、1L、1L、2L、1L、1L、1L、1L、1L、 1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、3L、1L、 1L、 1L、1L、1L）、ラベル= c（「N」、「NULL」、「Y」）、クラス=「因子」）、 メークアップ=構造（c（4L、4L、2L、2L、3L 2L、1L、2L、2L、2L、2L、4L、1L、4L、2L、3L、 4L、2L、1L、2L、2L、2L、2L、3L、2L、 1L、2L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、2L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、2L、2L、 3L、2L、2L、3L、3L、3L、3L、3L、1L、2L、2L、 3L、2L、3L、2L、4L、4L、2L、3L、 2L、2L、2L、2L、2L、4L、2L、2L、 1L、3L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、1L、2L、3L、3L、1L、2L、 1L、 1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L）、ラベル= c（ "H"、 "L"、 "N"、 "NULL"）、クラス= 1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、 1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L。 2L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、 1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、 2L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、1L、 （9.32475933917106e-09,0.0385259384817495、1L、1L、1L、 1L、1L、1L、1L） 0.0678681154072461、0.234968717458685、0.0290199853775816、 0.171162293958793、0.00129264601900783、0.00675484440459677、 0.128155946032347、0.133539709174044、0.118744423809008、 0.060206929901843、0.128155946032347、0。146426608321148、 0.0552623520735392、0.227991153820736、2.54581077993876e-08、 0.0195543511193415、0.128155946032347、0.256310568145846、 0.0520386124569491、0.111383163512112、0.0402597164944323、 0.0141022328039524、0.55471858422641、0.128155946032347、 0.35526622136263、0.128155946032347、0.382743622548627、0.00485338573377989、 0.128155946032347、0.0324058895421302、0.320728574893713、 0.320728574893713、0.35526622136263、0.146426608321148、0.0179540767871002、 0.398798221640772、0.362407391381727、0.00485338573377989、 0.00129264601900783、0.128155946032347、0.0823507208338033、 0.00675484440459677、0.0195543511193415、0.320728574893713、 0.128155946032347、0.174534177022049、0.0477307982973154、 0.0625662879441275、0.0174929064796301、0.135882446473831、 0.00696631574219797、0.419831884479578、0.0862150002573959、 0.128155946032347、0.0698582713166507、0.128155946032347、 0.174534177022049、0.146426608321148、0.0234463612462439、 0.0141022328039524、0.0239924885903984、0.0290199853775816、 3.15391485574326e-09、1.14002192545012e -08、0.0345251778805331、 0.208346726243955、0.0203551415502053、0.020830802150735、 0.128155946032347、0.197915823620481、0.146426608321148、 9.32475933917106e-09、9.32475933917106e-09、0.128155946032347、 0.0552623520735392、0.016802787713206、0.0345251778805331、 0.146426608321148、0.00675484440459677、0.00579370288906212、 0.320728574893713、0.00316694181006374、0.320728574893713、 0.146426608321148、1.66951123737628e-08、0.0466701670833381、 0.0402597164944323、0.382743622548627、0.128155946032347、 0.128155946032347、0.118744423809008、0.171162293958793、 0.0402597164944323、0.146426608321148、0.0895467055067367、 0.0110101302622226、0.05872534886842、 0.35526622136263、0.0141022328039524、 0.118744423809008、0.00414031965843898））、.Namesの= Cの（ "目に入った場合"、 "Post.Processing"、 "HairColour"、 "動物"、 "年齢"、 "Backview"、 "SkinTone"、「スマイル"" HairLength "" HairTexture "" ヘアスタイル " " 衣装"、 "背景"、」TyのpeofShot "" 閉塞 "" メイク " " 結果"、 "予測"）、row.names = Cの（2L、3L、9L、17L、19L、 22L、23L、28L、29L、41L、42L、 45L、47L、53L、55L、67L、68L、69L、 72L、78L、80L、81L、82L、83L、84L、90L、94L、95L、101L、103L、 106L、111L、113L、116L、118L、 119L、120L、122L、123L、128L、130L、 134L、136L、138L、144L、146L、148L、150L、152L、161L、162L、163L、 165L、168L、174L、175L、180L、181L、183L、 194L、204L、207L、210L、 213L、214L、215L、221L、224L、230L、234L、235L、236L、237L、239L、 240L、244L、249L、250L、255L、259L、262L、272L、277L、 278L、280L、 281L、284L、289L、296L、297L、304L、306L、308L、316L、321L、323L、 327L、329L、332L、335L、337L、339L、340L）、クラス=「data.fr AME「）

Answer 1

モデルが実行されている、それはいくつかの出力が得られますが、印刷方法は動作しません。

> print(best1) 
AIC 
Best Model: 
Error in levels(x)[x] : only 0's may be mixed with negative subscripts 
In addition: Warning messages: 
1: In model.response(mf, "numeric") : 
    using type = "numeric" with a factor response will be ignored 
2: In Ops.factor(y, z$residuals) : '-' not meaningful for factors 

しかしbest1構造が正しく、$ best1 BestModelは

best1$BestModel 

Call: glm(formula = y ~ ., family = family, data = Xi, weights = weights) 

Coefficients: 
    (Intercept) Post.ProcessingY    Age22    Age23 
     -40.416   -244.338   59.277   -41.652 
    SkinToneFair  SkinToneNULL   SmileNS   SmileNULL 
     245.316   -5.102   -80.986   -142.908 
      SmileO   SmileST HairLengthNULL  HairLengthSM 
     -121.258   -80.482   -159.677   -20.045 
     OutfitI  OutfitNULL   OutfitO  BackgroundN 
      41.652   -41.653   -410.492   19.895 
    BackgroundNULL  BackgroundP  TypeofShotECU  TypeofShotLS 
     -82.640   -208.283   16.369   -101.467 
    TypeofShotMS   MakeupL   MakeupN  MakeupNULL 
     101.819   39.438   -122.850   285.187 

Degrees of Freedom: 102 Total (i.e. Null); 79 Residual 
Null Deviance:  69.99 
Residual Deviance: 5.545 AIC: 53.55 

あなたは、印刷に取って代わる可能性が提供されます。bestglmメソッド

print.bestglm <- function (x, ...) 
{ 
    ti <- x$Title 
    cat(ti, fill = TRUE) 
    if ((x$ModelReport$Bestk > 0) || (x$ModelReport$IncludeInterceptQ)) { 
    cat("Best Model:", fill = TRUE) 
    if (any(x$ModelReport$NumDF > 1)) 
     out <- summary(x$BestModel) 
    else out <- summary(x$BestModel)$coefficients 
    print(out) 
    } 
    else cat("Best Model is the null model with no parameters.", 
     fill = TRUE) 
} 

問題は、コードで廃止予定の機能が使用されていることです。これはglmオブジェクト上でaovを呼び出しますが、これは間違っています。私は交換機能を使用すると問題を解決できるはずだと思います。