caret-rfe: в x и y должно быть одинаковое количество образцов

Question

Я пытаюсь реализовать пакет rfe from caret.У меня одинаковое количество наблюдений для X и Y, но я продолжал получать ошибку.

должно быть одинаковое количество выборок в x и y

Мой сценарийкак следует

# Importing the dataset
dataset <- read.csv('P1training.csv')
dataset <- dataset[,2:ncol(dataset)]

# Splitting test and train dataset
library(caTools)
set.seed(123)
split <- sample.split(dataset$Appliances, SplitRatio = 0.8)
training_set <- subset(dataset, split == TRUE)
test_set <- subset(dataset, split == FALSE)

# Feature Scaling
training_set <- scale(training_set)
test_set <- scale(test_set)

train_X <- as.data.frame(training_set[,2:ncol(training_set)])
train_y <- as.data.frame(training_set[,1])

test_X <- as.data.frame(test_set[,2:ncol(test_set)])
test_y <- as.data.frame(test_set[,1])

nrow(test_X)
nrow(test_y)
nrow(train_X)
nrow(train_y)

# load the library
library(doParallel)
library(mlbench)
library(caret)
# define the control using a random forest selection function
control <- rfeControl(functions=nbFuncs, method="cv", number=1, allowParallel = TRUE)
# run the RFE algorithm
results <- rfe(x=train_X, y=train_y, sizes=c(1:5),testX=test_X, testY=test_y, rfeControl=control)
# summarize the results
print(results)
# list the chosen features
predictors(results)
# plot the results
plot(results, type=c("g", "o"))

Количество наблюдений

> nrow(test_X)
[1] 2958
> nrow(test_y)
[1] 2958
> nrow(train_X)
[1] 11845
> nrow(train_y)
[1] 11845

Кто-нибудь видел эту проблему раньше?Любая помощь очень ценится.Спасибо.

Answer 1

В соответствии с ?rfe аргументом y должен быть

вектор результатов тренировочного набора (числовой или факторный)

Ваш y является train_y <- as.data.frame(training_set[,1]) то есть data.frame.Поэтому length (train_y) равно 1 и не равно nrow(test_X).

Попробуйте использовать:

results <- rfe(x=train_X, y=train_y[, 1], sizes=c(1:5),testX=test_X, testY=test_y, rfeControl=control)