朴素贝叶斯分类错误'数学函数的非数字参数'

Question

Update

我在使用朴素贝叶斯设置文本分类时遇到问题。首先，我有3个文本文件，两个带有好/坏字的模板，一个测试文件。根据我以前的评级模板，我的TermDocumentMatrix已创建，我也有一个评级向量：

TDM   word1   word2   word3   word4 ...  rating
doc1    1       1       1                 good
doc2            1        1      1          bad
doc3 ...

该向量未添加到TDM，因为我认为qazxswpo将值转换为cbind。所以我将矩阵分成两部分：

character

其中

template_train <- complete_TDM[1:(x+y),]
text_test <- data.matrix(complete_TDM[((x+y+1):nrow(complete_TDM)),])

是好评级模板的行数，而qazxswpo是坏的。

x

然后我创建了一个naiveBayes模型：

y

想要预测

random <- sample(x+y)
template_train <- data.matrix(template_train[random,])   ###shuffle 
rating_vector <- as.factor(rating[random]) ###vector containing rating, shuffled the same way

但在最后一步，我收到一个错误：

naive_model <- naiveBayes(rating_vector~., x = template_train, y=rating_vector)

提前致谢！

Update

好吧我刚解决了这个问题，我现在使用prediction <- predict(naive_model, text_test) instead的

> prediction <- predict(naive_model, text_test)
Error in log(sapply(seq_along(attribs), function(v) { : 
  non-numeric argument to mathematical function

和data.matrixfor我的评级向量，但现在我有问题，一切都很好被评为坏，反之亦然。

as.matrix

Answer 1

你可以使用

as.factor