使用NN模型预测新数据时，出现了错误提示：“’train’和’class’长度不同”

有人能重现并解决这个错误吗？

weather <- c(1, 1, 1, 0, 0, 0)
temperature <- c(1, 0, 0, 1, 0, 0)
golf <- c(1, 0, 1, 0, 1, 0)
df <- data.frame(weather, temperature, golf)
df_new <- data.frame(weather = c(1,1,1,1,1,1,1,1,1), temp = c(0,0,0,0,0,0,0,0,0), sunnday= c(1,1,1,0,1,1,1,0,0))
pred_knn <- knn(train=df[, c(1,2)], test=df_new, cl=df$golf, k=1)

非常感谢！

回答：

R语言中的knn函数要求训练数据仅包含自变量，因为因变量是通过“cl”参数单独调用的。修改下面的代码行可以解决这个特定的错误。

pred_knn <- knn(train=df[,c(1,2)], test=df_new, cl=df$golf, k=1)

然而，请注意，运行上面的代码行会引发另一个错误。因为knn计算观测值之间的欧几里得距离，它要求所有自变量都是数值型的。这些页面提供了有用的相关信息。我建议对这个特定的数据集使用不同的分类器。

https://towardsdatascience.com/k-nearest-neighbors-algorithm-with-examples-in-r-simply-explained-knn-1f2c88da405chttps://discuss.analyticsvidhya.com/t/how-to-resolve-error-na-nan-inf-in-foreign-function-call-arg-6-in-knn/7280/4

希望这些对你有帮助。