R: 决策树错误:在`[.data.frame`(frame, predictors)中选择了未定义的列

m = matrix(rnorm(120, 100, 10), nrow = 20, ncol = 6) %>%  data.frame()indx = 1:(0.8*nrow(m))colnames(m) = c('True', 1:(ncol(m)-1))tree(True~., data = m, subset = indx)

在使用上述代码构建决策树模型时,我遇到了以下错误:

[.data.frame(frame, predictors)中选择了未定义的列

这个错误是否与我的列名有关?列名1到5确实有特定的含义,因此我可能不容易更改它们,有没有其他方法可以解决这个问题?

谢谢!


回答:

这确实似乎是你的列名的问题(R不喜欢数字作为列名);如果我们更改列名,错误就会消失

# 样本数据框set.seed(2018)df <- setNames(as.data.frame(replicate(6, rnorm(20, 100, 10))), c("True", paste0("Var", 1:5)))df#        True      Var1      Var2      Var3      Var4      Var5#1   95.77016 112.63864  96.40558 108.35183  86.35395 103.70908#2   84.50122 102.50198  87.00464 105.89023 116.49011 106.73337#3   99.35571 102.58195  91.30130 101.70094  92.20744  92.77447#4  102.70881 117.85534 110.54362  95.62828 109.83104  94.29125#5  117.35284  87.80294  98.51360  99.19792 105.05784  97.30385#6   97.35289  97.59878 110.18077  90.72457  83.00285 108.04330#7  120.99471  89.41338  92.78413 115.18867 125.97463  87.78891#8  108.63351 104.19409  92.21222 100.85730  95.77344 110.74260#9   93.89413  97.29043  93.81834 121.52795  92.66463 106.51900#10 106.37056  93.68175 116.05205  86.34069 102.75945 101.69782#11  93.56965  97.71588  94.12557 103.45906  90.17478  94.36445#12  89.69971 111.78680  94.72556 105.65181 106.54766  79.04253#13 107.12481  97.33727 105.96021  99.93902 114.74087 104.90003#14  95.54228 105.28141  87.28688  95.61219 102.12982 105.78960#15 102.48980  82.31341  97.98745 106.88891  84.50630  95.60654#16  89.25806  95.10209 104.55634  95.00581 102.77174 102.21734#17  81.72738 114.10522  90.65173  81.31385 109.83210  82.33406#18 100.15492  89.24736 127.28318 107.43425 107.59388  90.73533#19  83.15639 102.92395 103.46645  99.10825  93.42645 129.55945#20 102.04468  97.93336  93.62290 110.81164 109.22904 102.45278library(tree)tr <- tree(True ~ ., data = df)#node), split, n, deviance, yval#      * denotes terminal node##1) root 20 2089.0  98.59#  2) Var1 < 94.3919 5  340.1 109.50 *#  3) Var1 > 94.3919 15  958.3  94.96#    6) Var3 < 99.5236 6  346.3  91.62 *#    7) Var3 > 99.5236 9  501.0  97.18 *plot(tr)text(tr)

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