在使用R语言的caret包训练模型时，试图绘制模型的变量重要性时会出现错误。这种情况在多个挖掘算法（如bayesglm、glm、naive_bayes等）中都会发生。

control <- trainControl(method = "repeatedcv",                      number = iterations,                      savePredictions = TRUE,                      classProbs = TRUE,                      sampling = "smote");modelFit <- train(formulaToUse,                data = dataToAnalyze,                method = miningAlgorithm,                 family = "binomial",                 preProcess = NULL,                 trControl = control,                tuneLength = 4);plot(varImp(modelFit, scale = TRUE));

结果显示为：

Error in auc_(actual, predicted, ranks) : Not compatible with requested type: [type=character; target=double].

请注意，模型是成功挖掘的，summary(modelFit)显示了模型的信息。

有什么想法吗？

R版本是3.4.3，caret版本是caret_6.0-79。

回答：

从评论中得知：问题原因是公式中的一个参数基于字符值。解决方案是删除这个参数（或者将其映射/转换为其他数据类型）。