dataset <- read.table("https://www.uio.no/studier/emner/matnat/math/STK2100/v19/mandatoryassignments-exam/data.dat") set.seed(1) samplesize <- round(nrow(dataset)/2) samp <- sample(seq_len(nrow(dataset)), size = samplesize) training <- dataset[samp, ] test <- dataset[-samp, ] training <- training[order(x),] test <- test[order(x),] attach(training) library(caret) ctrl <- trainControl(method="cv",number = 5) knn <- train(y ~ x, data = training, metric = "Rsquared", method = "knn", trControl = ctrl) knn y.pred = predict(knn,newdata = x) plot(training) lines(x, y.pred, col='red')

您遇到的情况可能是由多个attach语句引起的。让我们举个例子来尝试找出问题所在。

set.seed(1)
n <- 6
DT <- data.frame(letters = LETTERS[1:6], numbers = 6:1, x = sample(1:6))
head(DT)

  letters numbers x
1       A       6 2
2       B       5 6
3       C       4 3
4       D       3 4
5       E       2 1
6       F       1 5

现在我假设 x 包含在您的数据中，但更有可能您在某处存储了一个变量。它不包含在您的代码中，所以我只是猜测，无论如何它都是length <= nrow(DT).

问题1：`attach(x)`

现在你说你的问题每隔一段时间就会发生一次，所以这似乎是最可能的原因。从您的代码中，如果 x 包含在中DT，则您在运行代码之前附加了 data.frame：

attach(DT)
DT <- DT[order(x),]
head(DT)

  letters numbers x
5       E       2 1
1       A       6 2
3       C       4 3
4       D       3 4
6       F       1 5
2       B       5 6

这正确地订购了我们的 data.frame。

现在，如果您再次运行代码，通常人们会通过运行来清除内存rm(list=ls())，以清除所有变量。如果您进行订购应该可以正常工作，但大多数 R 用户建议不要使用attach，让我们快速说明一个原因：

rm(list=ls()) #remove everything we can see
x
print(x)

[1] 2 6 3 4 1 5

令大多数新 R 用户感到惊讶的是，“x”“字母”和“数字”仍然作为变量存在。为了删除这些，detach(DT)即使在运行之后也必须运行rm(list=ls())。attach只要记住这一点就可以使用，并且数据不会太大。

现在考虑重新运行代码的可能性。您attach的声明在您的order声明之后，因此每次运行都会发生以下事情：

第一次运行：你得到一个错误，因为没有附加x.
没有错误，因为x已经附加DT了，现在要排序，然后再附加
在第三次运行时，如果您没有 detached DT，则 sortedx将附加在pos = 2，因此将用于对您的数据进行排序（但x已经排序，所以什么也没有发生）

对于 (1) 请注意，在您的代码中

training <- training[order(x),]
test <- test[order(x),]

attach(training)

因此，附加在订单之后，这可能会在您第一次运行时导致错误。

对于 (2 - 3)，更容易可视化：再次运行代码 2 次（在第一次运行之后），将类似于运行下面的代码。这可视化了“每秒钟的问题”。在代码中，我删除了不太相关的错误和警告，以提高可读性（但有多个）

for(i in 1:3){ 
    try(
        {
            #Create dataset
            set.seed(1)
            n <- 6
            DT <- data.frame(letters = LETTERS[1:6], numbers = 6:1, x = sample(1:6))
            print(x)
            DT <- DT[order(x),] #order data (note the first time it is not attached, eg. produces an error)
            print(DT)
        }
    )
    attach(DT) #attach the current data
}

顺序错误（x）：找不到对象“x”

第二次打印：（第一次失败）

>x
2 6 3 4 1 5
>DT
  letters numbers x
5       E       2 1
1       A       6 2
3       C       4 3
4       D       3 4
6       F       1 5
2       B       5 6

第三次打印：

>x
1 2 3 4 5 6
>DT
  letters numbers x
1       A       6 2
2       B       5 6
3       C       4 3
4       D       3 4
5       E       2 1
6       F       1 5

我们第一次得到一个错误，因为x不存在（未找到）。下一次从附加 x 时DT，一切正常。第三次，从排序中附加了 x DT，没有发生任何事情。

请注意，在第三次打印中对输出进行了x排序，因为它是x从第二次打印中附加的。因此对它进行排序不会改变它的顺序。这很可能是你的问题。

现在我已经多次附加数据，重要的一点是，许多有经验的 R 用户避免使用attach它产生的所有警告的原因。让我们尝试再次运行附加：

>attach(DT)

The following objects are masked from DT (pos = 3):

    letters, numbers, x

The following objects are masked from DT (pos = 4):

    letters, numbers, x

The following objects are masked from DT (pos = 5):

    letters, numbers, x

The following object is masked from package:base:

    letters

此警告告诉您，已运行多个附加，并且多个变量以相同的名称存在（当前保存相同的数据）。它甚至告诉我们有多少：pos = 5，基本上有4层变量和全局环境：

全球环境(pos = 1)
第四个附件，我们刚刚运行的(pos = 2)
循环中的第三个附件(pos = 3)
循环中的第二个附件(pos = 2)
循环中的第一个附件(pos = 3)

detach这是在您完成使用附加数据后要记住的另一个原因（如果您附加了多次，则可以detach重复使用）。pos - 1

replicate(4, detach(DT))

原则上，如果您有足够的内存，并且记住了detach您的数据，那么一切都会正常进行。但是应该记住，使用rm(list = ls())不会分离你的框架，如下图所示：

attach(DT)
rm(list=ls())
x

>2 6 3 4 1 5

因此，分离是任何使用attach.

对于您的特定问题，向上移动并在底部attach(training)添加向下应该可以解决问题。detach(training)

r - R - order() 每隔一次运行就会弄乱顺序

问题描述

解决方案

问题1：`attach(x)`

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