我使用klaR包对一个玩具数据集应用了朴素贝叶斯算法，一切正常。

接下来，我想使用caret包并设置method="nb"来重复相同的分析，这实际上只是对klaR包中NaiveBayes函数的一个封装。

然而，后者的估计却无法工作。我收到了一个错误信息。

Error in NaiveBayes.default(x, y, usekernel = FALSE, fL = param$fL, ...) :   Zero variances for at least one class in variables: x1_disc_46, x1_disc_810, x2_disc_46Timing stopped at: 0.01 0 0.02

我知道这个玩具数据集的局限性。然而，由于使用klaR包的分析能够顺利进行，我在想如何使用caret包来复制完全相同的分析？

这是代码：

# Datad <- structure(list(Y = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L), .Label = c("0", "1"), class = "factor"), x1_disc = structure(c(1L, 2L, 1L, 2L, 3L, 4L, 4L, 5L, 2L, 4L), .Label = c("_02", "_24", "_46", "_68", "_810"), class = "factor"), x2_disc = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 3L, 3L, 3L, 1L, 2L), .Label = c("_02", "_24", "_46"), class = "factor")), .Names = c("Y", "x1_disc", "x2_disc"), row.names = c(NA, -10L), class = "data.frame")# Works(klaR)library(klaR)fit2 <- NaiveBayes(Y ~ x1_disc + x2_disc, usekernel = FALSE, fL = 0, data=d)predict(fit2, d, threshold = 0)# Does not work (caret)library(caret)model2 <- train(form=Y ~ x1_disc + x2_disc,                 data=d,                method="nb",                  # Uses package klaR                 # (see: http://topepo.github.io/caret/train-models-by-tag.html)                trControl=trainControl(method="none"),                tuneGrid = data.frame(fL=0, usekernel=F, adjust=1))predict(model2, d, type="prob")

回答：

由于我的评论部分解决了你的问题，我将其转化为答案。我在Cross Validated上发现了这个答案，它建议在不使用S3公式接口的情况下运行caret模型，在你的情况下应该是这样的：

model2 <- train(y=d$Y, x=d[, 2:3], ...)

我不知道为什么这样做会奏效，可能是与CV问题不同的解释，因为他们没有遇到这个错误。