> confusionMatrix(poly.pred, data$low, positive = '1') Error in `[.default`(data, , positive) : subscript out of bounds请修改代码

这个错误提示意味着在R语言中，你在尝试访问"data"数据框的某一列（`positive`列），但是指定的行索引超出了数据框的实际范围。`confusionMatrix()`函数通常用于评估分类模型的性能，它需要真实标签（data$low）和预测结果（poly.pred）作为输入，`positive='1'`可能是指将'1'标记为正类。

错误可能是由于以下几个原因：

1. `data$low`列不存在：检查一下你是否拼写正确，或者该列是否在"data"数据框中。
2. `data$low`列的数据长度小于`poly.pred`：确保你的预测结果数组（poly.pred）的大小与标签向量相匹配。
3. `'1'`不是一个有效的值：确认`positive`参数设置是否合理，如果正类应该由其他值表示，比如'Yes', 'True', 或者数字0以外的值。

修复这个问题，你需要先查看"data$low"的结构和内容，然后根据实际情况调整`confusionMatrix()`的参数。正确的代码应该类似于：

# 首先检查$data$low 的维度和内容
dim(data$low)
str(data$low)

# 确定正类的真实标签是什么
true_labels <- which(data$low == 'your_positive_value')

# 使用正确的标签调用confusionMatrix
confusionMatrix(poly.pred, true_labels)

相关问题

confusionMatrix(pred_svm_test, adult1_test$class) Error in table(data, reference, dnn = dnn, ...) : 所有参数的长度都应一致

这个错误通常表示预测结果和实际类别标签的长度不匹配。

可能的原因包括：

1. 预测结果和实际类别标签的长度不同：请确保预测结果和实际类别标签具有相同的长度。

2. 预测结果和实际类别标签的顺序不匹配：请确保预测结果和实际类别标签的顺序一致，以便正确计算混淆矩阵。

请检查一下预测结果`pred_svm_test`和实际类别标签`adult1_test$class`的长度，并确保它们具有相同的长度。您可以使用`length()`函数检查它们的长度。如果长度不一致，可能需要重新检查预测的过程或确保正确加载了测试集数据。

如果问题仍然存在，请提供更多的代码和数据集信息，以便我可以更好地帮助您解决问题。

> str(predall_df) 'data.frame': 显示 9 obs. of 3 variables: $ pred_elec :List of 9 ..$ lower : Time-Series [1:28, 1:2] from 2021 to 2023: -836 -440 -361 -318 -519 ... .. ..- attr(*, "dimnames")=List of 2 .. .. ..$ : NULL .. .. ..$ : chr [1:2] "80%" "95%" ..$ upper : Time-Series [1:28, 1:2] from 2021 to 2023: -143 399 480 528 334 ... .. ..- attr(*, "dimnames")=List of 2

根据你提供的`str(predall_df)`输出结果，可以看出`predall_df`是一个数据框(data frame)类型的对象，其中包含了3个变量(pred_elec、pred_Power和pred_income)以及9个观测值。但是，每个变量的类型似乎不是数值型，而是列表型(List)。

根据你提供的信息，猜测可能是在进行预测时，使用了某些函数或工具，导致输出的预测结果格式不符合预期。建议你检查一下预测的代码，确保输出的结果是一个数值型的矢量或矩阵，而非列表型的数据结构。

如果你确定预测结果中包含了多个列表型变量，可以使用`unlist()`函数将列表型变量转换为数值型变量，例如：

predall_df$pred_elec <- unlist(predall_df$pred_elec)
predall_df$pred_Power <- unlist(predall_df$pred_Power)
predall_df$pred_income <- unlist(predall_df$pred_income)

这样，就可以将`predall_df`中的列表型变量转换为数值型变量了。然后，你可以再次尝试使用`diffinv()`函数进行差分还原操作，例如：

pred_diff2 <- diffinv(diffinv(predall_df, differences = 1, lag = 12), differences = 2)

这样，就可以得到差分还原后的序列`pred_diff2`了。需要注意的是，在进行差分还原操作时，需要确保数据的格式和类型正确，否则可能会导致错误。