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r - 为什么我的逻辑回归模型输出的因子不是 2 个水平？（错误：`data`和`reference`应该是相同级别的因素。）

问题描述

通过阅读类似的问题，我知道问题在于它yhat.logisticReg不是 2 个级别的因子，而training.prepped$TARGET_FLAGis。我认为可以通过更改我的模型或在预测中解决这个问题，因此这yhat.logisticReg是 2 个水平的因素。我怎样才能做到这一点？

logisticReg = glm(TARGET_FLAG ~ .,
                  data = training.prepped,
                  family = binomial())
yhat.logisticReg = predict(logisticReg, training.prepped, type = "response")
confusionMatrix(yhat.logisticReg, training.prepped$TARGET_FLAG)

Error: `data` and `reference` should be factors with the same levels.

str(training.prepped$TARGET_FLAG)
Factor w/ 2 levels "0","1": 1 1 1 1 1 2 1 2 2 1 ...

str(yhat.logisticReg)
 Named num [1:8161] 0.1656 0.2792 0.3717 0.0894 0.272 ...
 - attr(*, "names")= chr [1:8161] "1" "2" "3" "4" ...

标签： rmachine-learningclassificationlogistic-regressionr-caret

解决方案

您可能需要先选择一个阈值，然后将您的实值数据转换为二进制值，例如

a <- c(0.2, 0.7, 0.4)
threshold <- 0.5
binary_a <- factor(as.numeric(a>threshold))

str(binary_a)
Factor w/ 2 levels "0","1": 1 2 1

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