R 中带有插入符号包的非线性回归

Question

我是 R 新手，我的疑问非常基本。 我有几个因变量 (x) 和一个自变量 (y)，我想通过 10 倍交叉验证生成不同的回归模型，以便选择更好的模型。我所有的价值观都是数字。

他们推荐我使用 Caret 包，我做了一些测试。我使用线性回归（lm 或 glm）没有遇到任何问题，但是当我使用 logreg 等其他回归时，我遇到了错误。

我介绍的是：

 Datos_AGB <- read.table("plotstatistics.txt",header=TRUE) 
 ctrl <- trainControl(method = "repeatedcv", number = 10, repeats = 10)
 modelFit <- train(AGB~HOMEmean+WDmean, data=Datos_AGB, method = 'logreg', trControl=ctrl)

我收到此错误：

Something is wrong; all the RMSE metric values are missing:
>       RMSE        Rsquared    Min.   : NA   Min.   : NA    1st Qu.: NA   1st Qu.: NA    Median : NA   Median : NA    Mean   :NaN   Mean   :NaN 
> 3rd Qu.: NA   3rd Qu.: NA    Max.   : NA   Max.   : NA    NA's   :9   
> NA's   :9     Error in train.default(x, y, weights = w, ...) :
> Stopping 50: In eval(expr, envir, enclos) :   model fit failed for
> Fold06.Rep01: ntrees=3, treesize= 8 Error in logreg(resp = y, bin = x,
> ntrees = param$ntrees, tree.control = logreg.tree.control(treesize =
> param$treesize),  :    some non binary data among binary predictors

我不知道是否需要引入其他参数或之前执行一些步骤。

我希望有人解释我如何解决这个问题以及如何获得非线性回归。

Answer 1

我所有的价值观都是数字

这就是问题所在。请注意错误消息

some non binary data among binary predictors

logreg

需要二元预测器。

最大

Answer 2

也许因变量是 y？