r - 朴素贝叶斯 2 类分类，下标越界

Question

有两个数据帧：trainReady(288obs.) 和testReady(112obs.)。这些数据帧包含 55 个属性（54 个连续属性和 1 个二进制类属性）。我已经将这 54 个属性离散化为 10 个部门、级别（假设每个级别的观察数量相同）。obs的数量。两个班级的trainReady人数几乎相等。testReady也在。类属性被视为因素。下面我发布了一些数据框：
trainReady

测试就绪

当我尝试运行这些行时（如您所见，我已将阈值设置为忽略“0-频率”问题）：

model_bayes <- naiveBayes(isFace ~ ., data = trainReady)
prediction <- predict(model_bayes, testReady[,-1], threshold = 0.001, eps = 0)

我收到：

Error in [.default(object$tables[[v]], , nd + islogical[attribs[v]]) : 
  subscript out of bounds

我已经做了什么来帮助自己克服这个问题：

1. model_bayes <- naiveBayes(isFace ~ ., data = trainReady, drop.unused.levels = FALSE)
2. 预测用于训练模型的数据：

prediction <- predict(model_bayes, trainReady[,-1], threshold = 0.001, eps = 0) 1 不起作用，2 起作用，但我想预测测试数据。你能告诉我如何克服这个问题吗？

标签： rmachine-learningclassificationnaivebayes

Answer 1

您必须对测试数据使用与训练相同的离散化。

不要独立地对它们进行区分。