我已经在R中使用cu.summary数据集创建了一个决策树，并且得到了正确的输出。

但是当我尝试通过提供其他四个变量的值来预测里程（训练数据中的因变量）时，我得到了错误：“变量 ‘Reliability’ 被拟合为 ‘ordered’ 类型，但提供了 ‘factor’ 类型”。

数据集：cu.summary

数据集中的变量：里程，价格，国家，可靠性，类型

    libray(rpart)    fit <- rpart(Mileage~Price + Country + Reliability + Type,method="anova",data=cu.summary)    printcp(fit)    plotcp(fit)    summary(fit)    par(mfrow=c(1,2))    rsq.rpart(fit)    plot(fit, uniform=TRUE)    text(fit, use.n=TRUE , all=TRUE, cex=.8)    post(fit,file = "Desktop/tree_reg.ps")    plot(pfit, uniform=TRUE,main= "Regression tree")    pfit<- prune(fit, cp=0.01160389)    plot(pfit, uniform=TRUE,main= "Pruned regression Tree for mileage")    text(pfit, use.n=TRUE, all=TRUE, cex=.8)    post(fit,file = "Desktop/tree_pruned.ps")    predict(fit,data.frame(Price=7000,Country="Japan",Reliability="worse",Type="Small"))

输出窗口

请帮助我调试这段代码

回答：

在运行 predict 之前，你需要将 Reliability 列转换为有序因子（如在 cu.summary 中那样）。

tmp <- data.frame(Price=7000,Country="Japan",Reliability="worse",Type="Small")tmp$Reliability <- as.ordered(tmp$Reliability)predict(fit, tmp)