Я пытаюсь создать модель прогнозирования с помощью классификатора наивных отсеков, следуя структуре набора данных
> str(train_set)
'data.frame': 1442 obs. of 19 variables:
$ Age : num 59 58 56 55 53 52 52 55 51 53 ...
$ Dependents : num 2 1 2 2 1 1 0 2 2 0 ...
$ NumCompaniesWorked : num 1 0 0 1 1 0 1 1 1 0 ...
$ SalaryRise... : num 12 13 14 21 11 14 18 15 11 16 ...
$ WeekHours : num 40 40 40 40 40 40 40 40 40 40 ...
$ TenureWorking : num 48 46 44 43 41 41 40 41 40 41 ...
$ NumberProjectsLastYear: num 3 1 2 3 3 5 2 3 2 4 ...
$ TenureCompany : num 44 41 40 40 37 36 36 36 36 36 ...
$ TenureRole : num 10 10 10 6 6 18 7 9 9 7 ...
$ LastPromotion : num 15 1 4 2 1 11 15 15 0 1 ...
$ TenureManager : num 6 8 13 13 16 9 12 0 10 9 ...
$ MonthlyIncome : num 1650 2220 3047 3134 2697 ...
$ DistanceHomeOffice : int 32 14 1 36 4 1 3 11 7 3 ...
$ JobDedication : int 3 3 3 2 2 2 2 2 3 2 ...
$ JobPerformance : int 3 3 3 4 3 3 3 3 3 3 ...
$ FacilitiesSatisfaction: int 4 4 4 3 3 3 1 4 3 3 ...
$ RoleSatisfaction : int 4 3 1 4 1 3 3 2 2 4 ...
$ HierarchySatisfaction : int 4 3 3 3 1 1 4 4 2 2 ...
$ Churn : Factor w/ 2 levels "No","Yes": 2 1 1 1 1 1 1 1 1 2 ...
, поэтому я использовал библиотеку "klaR", чтобы сделать модель
library(klaR)
model <- NaiveBayes(Churn ~ ., data = train_set)
, нопроблема R из-за ошибки, я не знаю, как мне определить границы.
Error in `[.default`(x, , 2) : subscript out of bounds
также я нашел этот пост , который поднимает аналогичную проблему, но не имеетответ.помогите пожалуйста с решением или правильной ссылкой