Вот данные .
Мой код
library(caret)
headers <- c('sex', 'length', 'diameter', 'height', 'whole_weight', 'shucked_weight', 'viscera_weight', 'shell_weight', 'rings_age')
abalone <- read.csv('abalone.data', sep = ',', header = FALSE, col.names = headers)
abalone$sex <- NULL
abalone$rings_age <- unlist(lapply(abalone$rings_age, as.factor))
# cross validation settings
tr_control <- trainControl(method = "repeatedcv", number = 10)
knn_model = train(rings_age ~ ., method = "knn", trControl = tr_control, data = abalone, tuneGrid = expand.grid(k = 1:20))
Я убедился, что rings_age является фактором, а все остальные столбцы являются числовыми.
Вот ошибка, которую я получаю.
predictions failed for Fold05.Rep1: k= 1 Error in dimnames(x) <- dn :
length of 'dimnames' [2] not equal to array extent
predictions failed for Fold05.Rep1: k= 2 Error in dimnames(x) <- dn :
length of 'dimnames' [2] not equal to array extent
predictions failed for Fold05.Rep1: k= 3 Error in dimnames(x) <- dn :
length of 'dimnames' [2] not equal to array extent
predictions failed for Fold05.Rep1: k= 4 Error in dimnames(x) <- dn :
length of 'dimnames' [2] not equal to array extent
predictions failed for Fold05.Rep1: k= 5 Error in
И ошибка повторяется для каждого значения k и каждого сгиба. Не уверен, в чем проблема. Любая помощь?