これは適切な場所ではないかもしれませんが、それ以外の場所はわかりません。私はsmbinningパッケージを使用しようとしています。特に、私は複数の予測変数でビンにしようとしています。問題は、package documentationのすべての例が1つの予測変数のみを扱うことです。私は単純にこれを試してみました：smbinningパッケージの複数の予測変数
は誰もが知っているエラー
Error in result$ivtable : $ operator is invalid for atomic vectors
result$ivtableを実行しようとした場合は、その後、大丈夫実行するように見えた
result=smbinning(df=training,y="FlagGB",x=".,",p=.05)
A）smbinning取得する方法複数の予測変数を受け入れるか、別の予測変数を使用できない場合b）上記の特定のエラーを解決するには？
「情報」パッケージを調べましたか？仕事をしているようですが、変数を書き換える機能はありません。ある場合は、私は見つけることができませんでした。さもなければ、それは変数の探査と分析のための本当に素晴らしいパッケージです。
b）に答えるには、resultとする必要があります。実際には、関数が実際には返される特定の理由で実行されなかったことがわかります。
確かに、smbinningパッケージがエラーを静かに、変数自体の中に返すのはちょっと混乱します。
質問a）は、一方で、データを見ることなく答えにくいです。変数を交差/乗算しようとすると、非常に多数の因子レベルが発生する可能性があります。 smbinnignパッケージを適用して、それぞれの特性をいくつかのグループに分類し、グループを横断しようとすることをお勧めします。
質問a）では、すべての変数のIVを1ステップで計算できるsumivメソッドを使用する必要があります。特徴
によってIVと
sumivt = smbinning.sumiv（chileancredit.train、Y = "FlagGB"）
sumivt＃表示テーブル、私は問題を解決してきた、それはトレーニングからです：のようなコードデータフレームではない場合は、as.data.frame（トレーニング）を使用してトレーニングをデータフレームに変換する必要があります。あなたのy varibleが要因であるならば第二に、Y FlagGBは、数値でなければなりません、あなたは数値に変換する必要があり
i=which(names(df)==y) # Find Column for dependant
j=which(names(df)==x) # Find Column for independant
if (!is.numeric(df[,i]))
{
return("Target (y) not found or it is not numeric")
}