私はRを初めて使用しますが、私の疑問は本当に基本的なものです。いくつかの従属変数 (x) と 1 つの独立変数 (y) があり、より良いものを選択するために、10 分割交差検証を使用してさまざまな回帰モデルを生成したいと考えています。私の値はすべて数値です。
Caret パッケージの使用を勧められ、いくつかのテストを行いました。線形回帰 (lm または glm) を使用しても問題はありませんでしたが、logreg などの他の回帰を使用するとエラーが発生します。
私が紹介するのは：
Datos_AGB <- read.table("plotstatistics.txt",header=TRUE)
ctrl <- trainControl(method = "repeatedcv", number = 10, repeats = 10)
modelFit <- train(AGB~HOMEmean+WDmean, data=Datos_AGB, method = 'logreg', trControl=ctrl)
そして、私はこのエラーを受け取ります:
Something is wrong; all the RMSE metric values are missing:
> RMSE Rsquared Min. : NA Min. : NA 1st Qu.: NA 1st Qu.: NA Median : NA Median : NA Mean :NaN Mean :NaN
> 3rd Qu.: NA 3rd Qu.: NA Max. : NA Max. : NA NA's :9
> NA's :9 Error in train.default(x, y, weights = w, ...) :
> Stopping 50: In eval(expr, envir, enclos) : model fit failed for
> Fold06.Rep01: ntrees=3, treesize= 8 Error in logreg(resp = y, bin = x,
> ntrees = param$ntrees, tree.control = logreg.tree.control(treesize =
> param$treesize), : some non binary data among binary predictors
他のパラメーターを導入する必要があるのか、それとも前にいくつかの手順を実行する必要があるのか わかりません。
これを解決する方法と非線形回帰を取得する方法を誰かに説明してもらいたいです。