SVM插入符号错误：“标准。偏差不能计算为...缺失值，其中TRUE / FALSE所需”

Question

我想在插入符号与分层交叉验证运行SVM这个代码，但我得到这个错误：“标准偏差不能计算为：DIFF1，DIFF2，diff3的，diff4，diff5，diff6，...模型拟合失败Resample01：西格玛= 0.000，C = 0.010错误如果（任何（共））{：缺失值，其中TRUE / FALSE需要”的

“DIFF1，DIFF2，的diff3，diff4，diff5，diff6，...”是用于因子变量与2级水平的预测定量变量

   set.seed(1) 
    folds<-createFolds(file_test$y,k=10,list=FALSE) # statified folds for cross-validation 
    ctrl<-trainControl(method="repeatedcv",index=folds,classProbs = TRUE,summaryFunction = twoClassSummary)
    grid_radial <- expand.grid(
      sigma = c(0,0.01, 0.025, 0.05, 0.075, 0.1, 0.25, 0.5, 0.75,0.9),
     C = c(0.01,0.025,0.05,0.075,0.1,0.25, 0.5, 0.75, 1))
    SVMrad<-train(y ~., data=file_test,
                  method="svmRadial", # SVM algorithm
                  tuneGrid = grid_radial, 
                  trControl=ctrl, 
                  preProc=c("center","scale"), 
                  metric="ROC") 

我查了“file_test”但目前还没有缺失值。

我希望你能帮助我解决这个问题。

Answer 1

为y一factor？例如是y是1组成的向量和0，你将需要运行

file_test$y <- as.factor(ifelse(y==1, "one","zero"))

Answer 2

我终于找到什么是错的：我不得不使用选项“列表= TRUE”在createFolds功能：

folds<-createFolds(file_test$y,k=10,list=TRUE)