как исправить апостериорную вероятность, рассчитанную как NaN для алгоритма Нави Байеса

Question

Я пытаюсь построить наивный байесовский алгоритм для набора данных контактных линз из https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/lenses

Последующие вероятности идут, как показано ниже.

Foregnet_lenses $ class [1] 2 уровня: 1 2 3

$ posterior 1 2 3 [1,] 0 NaN 0

Пожалуйста, помогите мне понять, где я иду не так.

#assessment excercise4
lenses <- read.csv("D:/Data/lenses.data",sep=",")
colnames(lenses) <-c 
("no","age","spects","astigmatic","tear_prod_rate","lense")

lenses <- lenses[,c(2:6)]

for (i in 1:5)
{
  lenses[,i]=as.factor(lenses[,i])
}
model_lenses<- NaiveBayes(formula=lense~.,data=lenses)
lenses_test <- as.data.frame(rbind(c(3,1,1,2)))
colnames(lenses_test) <-c("age","spects","astigmatic","tear_prod_rate")

 predict_lenses <- predict(model_lenses,lenses_test)
 predict_lenses