캐럿을 사용하여 예측을위한 행 번호를 얻으십시오.

Question

저는 R에서 작업을 학습하는 내 컴퓨터에 대해 캐럿을 많이 사용합니다. 나는 내가 새로운 데이터를 득점 할 lm()

와 선형 회귀 분석을

• 나는 모델 캐럿에서 훈련, 말 :

  는하지만 다음과 같은 문제에 직면 predict(model, new_data)

• 때 new_data 예측 자의 누락 된 값이 포함되어 있습니다. 예측은 예측을 반환하지 않습니다. 대신 NA

가능한가요? 중 하나를 다음 NA의 예측과 new_data의 모든 행

• 귀환 예측하는 것이 가능하지 않을 때 또는 예측에 대응 dataframe의
• 귀환 예측 + 행 번호?

예. 크게 mlr-package: predict with row-id

어떤 도움 : 여기

은 자세한 내용과 MLR-예측 페이지에 대한 링크는 다음 MLR-패키지에 예측이 해당하는 행 보여주는 ID-열이하는 것처럼 고맙다!

Answer 1

데이터 세트의 행 이름을 사용하여 새 열을 작성하여 caret::train()을 실행하기 전에 누락 된 값이있는 사례를 식별 할 수 있습니다. 기본값은 데이터 프레임의 행 번호입니다.

그림으로 mlbench 패키지에서 설정 한 Sonar 데이터 사용 :

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"] 

... 그리고 출력 :

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

그런 다음 테스트 데이터의 행에 predict()를 실행할 수 있습니다 완전한 케이스가있는 세트. 모델의 독립 변수에 대한 누락 된 값을 제거 할 수 있도록 전가 전략을 사용하는

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

이 상황을 처리하는 또 다른 방법입니다 : 다시 처리를 신속하게 임의의 숲 모델과 3 배의 교차 검증과 Sonar 데이터 집합을 사용하여 . Github에 대한 내 기사, Strategies for Handling Missing Values은이 주제에 대한 여러 연구 논문의 링크입니다.