Ошибка в lm.fit (x, y, offset = offset, singular.ok = singular.ok, ...): NA / NaN / Inf в 'y', пробовал всеми возможными способами - PullRequest
Новая
       68

Ошибка в lm.fit (x, y, offset = offset, singular.ok = singular.ok, ...): NA / NaN / Inf в 'y', пробовал всеми возможными способами

1 голос
/ 27 сентября 2019

Здесь мой набор данных pd, и я разделил его на данные обучения и тестирования как pd_train1 и pd_train2

    sku national_inv lead_time in_transit_qty forecast_3_month forecast_6_month
1 3921548            8        12              0                0                0
2 3191009           83         2             33              157              377
3 2935810            8         4              0                0                0
4 2205847           31         4             63               70              160
5 4953497            3        12              0                0                0
6 2286884            0         8              0                0                0
  forecast_9_month sales_1_month sales_3_month sales_6_month sales_9_month min_bank
1                0             1             1             2             5        2
2              603            44            98           148           156       53
3                0             0             0             1             1        0
4              223            27            90           164           219        0
5                0             0             0             0             0        0
6                0             0             0             0             0        0
  potential_issue pieces_past_due perf_6_month_avg perf_12_month_avg local_bo_qty
1               0               0             0.63              0.75            0
2               0               0             0.68              0.66            0
3               0               0             0.73              0.78            0
4               0               0             0.73              0.78            0
5               0               0             0.81              0.74            0
6               0               0             0.91              0.96            0
  deck_risk oe_constraint ppap_risk stop_auto_buy rev_stop went_on_backorder  data
1         0             0         0             1        0                No train
2         0             0         0             1        0                No train
3         0             0         0             1        0                No train
4         0             0         1             1        0                No train
5         0             0         0             1        0                No train
6         0             0         0             1        0                No train

Я хотел создать модель lm для моих данных обучения pd_train1 Но я получаю эту ошибку, как показано ниже: 

> fit=lm(went_on_backorder~.,data=pd_train1)
Error in lm.fit(x, y, offset = offset, singular.ok = singular.ok, ...) : 
  NA/NaN/Inf in 'y'
In addition: Warning message:
In storage.mode(v) <- "double" : NAs introduced by coercion

Я пытался искать бесконечные значения: 

sapply(pd_train1, function(x) sum(is.infinite(x)))
             sku      national_inv         lead_time    in_transit_qty  forecast_3_month 
                0                 0                 0                 0                 0 
 forecast_6_month  forecast_9_month     sales_1_month     sales_3_month     sales_6_month 
                0                 0                 0                 0                 0 
    sales_9_month          min_bank   potential_issue   pieces_past_due  perf_6_month_avg 
                0                 0                 0                 0                 0 
perf_12_month_avg      local_bo_qty         deck_risk     oe_constraint         ppap_risk 
                0                 0                 0                 0                 0 
    stop_auto_buy          rev_stop went_on_backorder              data 
                0                 0                 0                 0

А также для значений NA / NaN в моих тренировочных данных, по которым я хочусделать линейную модель 

     sku      national_inv         lead_time    in_transit_qty  forecast_3_month 
                0                 0                 0                 0                 0 
 forecast_6_month  forecast_9_month     sales_1_month     sales_3_month     sales_6_month 
                0                 0                 0                 0                 0 
    sales_9_month          min_bank   potential_issue   pieces_past_due  perf_6_month_avg 
                0                 0                 0                 0                 0 
perf_12_month_avg      local_bo_qty         deck_risk     oe_constraint         ppap_risk 
                0                 0                 0                 0                 0 
    stop_auto_buy          rev_stop went_on_backorder 
                0                 0                 0 


Inf %in% pd_train1$went_on_backorder
1] FALSE

NaN %in% pd_test$went_on_backorder
1] FALSE

Впредь я не могу получить значения NA / NaN / Inf в моем наборе данных. Может кто-нибудь помочь мне понять, почему это вызывает ошибку, пожалуйста?Здесь went_on_backorder - моя целевая переменная.

Ответы [ 2 ]

0 голосов
/ 27 сентября 2019

Столбец went_on_backorder является фактором.Линейная регрессия требует числовой переменной ответа.

Чтобы использовать логистическую регрессию, используйте glm в базе R или пакете, таком как vgam.Вот краткий пример: 

pd_train1 <- data.frame('went_on_backorder' = c('No','Yes','Yes'), 'lead_time' = 1:3)
model <- glm(went_on_backorder ~ ., data = pd_train1, family = 'binomial')

И вы можете предсказать ваши классы: 

predict(model, newdata = data.frame('lead_time' = c(0,1,2.5,3.5)), type = "response")
0 голосов
/ 27 сентября 2019

went_on_backorder не является числовой переменной.lm не может иметь дело с нечисловыми зависимыми переменными.Посмотрите на логистическая регрессия .

...