Я использую пакет FactoMiner для выполнения MFA (Miltiple Factor Analysis).Это прекрасно работает, пока я не хочу использовать это для прогнозирования.Я звоню
library(FactoMineR)
mfa_group = c(1, 8, 5, 6, 10)
mfa_name = c("age", "demographics", "past_utilization", "past_cost", "comprehension_q")
mfa_type = c("s", "n","n","s","n")
mfa_fit = MFA(data_use[,-1],
group = mfa_group,
name.group = mfa_name,
type = mfa_type,
graph = TRUE)
mfa_fit = predict(mfa_fit, data_use[,-1])
Это ошибка, которую я получаю:
Error: Unsupported index type: NULL
15. stop(cnd)
14. abort(paste0(...))
13. stopc("Unsupported index type: ", class(j)[[1L]])
12. check_names_df.default(j, x)
11. check_names_df(j, x)
10. [.tbl_df`(newdata, , rownames(object$var$coord))
9. newdata[, rownames(object$var$coord)]
8. predict.PCA(X[[i]], ...)
7. FUN(X[[i]], ...)
6. lapply(object, predict, ... = ...)
5. predict.list(X[[i]], ...)
4. FUN(X[[i]], ...)
3. lapply(object, predict, ... = ...)
2. predict.list(mfa_fit, data_use[, -1])
1. predict(mfa_fit, data_use[, -1])
Я не могу предоставить MWE, потому что там никогда не возникает ошибка, когда я пробую игрушечные примеры, даже еслиЯ пытался сделать это точно так же, как и с другими моими данными.Тем не менее, я думаю, что ошибка возникла из-за того, что R использует функцию predict.PCA() (строка 8) вместо функции predict.MFA(), которая существует и должна работать нормально из того, что я могу сказать из исходного кода (и которая правильно используется, когдаЯ пробую игрушечные примеры).Как я могу изменить используемую функцию прогнозирования?Или, если это не так, в чем еще может быть проблема?