错误使用 classreg.regr.FitObject/selectVariables (line 293) Predictor variables must be numeric vectors, numeric matrices, or categorical vectors. 出错 classreg.regr.TermsRegression/selectVariables (line 260) model = selectVariables@classreg.regr.ParametricRegression(model); 出错 classreg.regr.FitObject/doFit (line 91) model = selectVariables(model); 出错 LinearModel.fit (line 1215) model = doFit(model); 出错 fitlm (line 117) model = LinearModel.fit(X,varargin{:}); >>
时间: 2024-03-28 18:40:03 浏览: 78
这个错误通常发生在使用fitlm函数进行线性回归模型拟合时,自变量输入的格式不正确。根据错误提示,自变量应该是数值向量、数值矩阵或分类向量,如果输入格式不符合这些条件,就会出现这个错误。
以下是一些可能导致这个错误的原因和对应的解决方案:
1. 自变量包含非数值型数据:如果自变量包含字符串、逻辑值或其他非数值型数据,就会导致这个错误。解决方案是将这些非数值型数据转换为数值型数据,例如使用dummyvar函数将分类变量转换为虚拟变量。
2. 自变量输入格式不正确:如果自变量的输入格式不符合要求,例如输入了一个非数值型矩阵或一个空向量,则会出现这个错误。解决方案是检查自变量的输入格式是否正确,或者尝试使用其他格式的自变量进行模型拟合。
3. 自变量包含缺失值:如果自变量包含缺失值NaN或Inf,则会导致这个错误。解决方案是在拟合模型之前将缺失值处理掉,例如使用fillmissing函数填充缺失值或删除包含缺失值的观测。
希望以上解决方案能够帮助你解决问题。
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错误使用 classreg.learning.FitTemplate/fillIfNeeded (第 700 行) test 不是有效参数名称。
这个错误是由于 `classreg.learning.FitTemplate/fillIfNeeded` 函数的输入参数不正确导致的。`fillIfNeeded` 函数是 MATLAB 中的一个内部函数,不应该直接调用。你需要检查调用该函数的代码,并确保输入参数的名称和格式正确。
具体来说,该函数的输入参数应该是一个结构体,其中包含了训练数据、测试数据、模型参数等信息。你需要检查这个结构体中的字段名是否正确,特别是检查是否包含了名为 `test` 的字段。如果没有这个字段,就会出现你提到的错误。
如果你无法解决这个问题,可以提供更多的代码和错误信息,我可以帮你进一步分析。
错误使用 classreg.learning.FitTemplate/fillIfNeeded (第 700 行) Quantile 不是有效参数名称。
这个错误提示告诉我们在使用classreg.learning.FitTemplate/fillIfNeeded函数的时候,Quantile不是有效的参数名称。根据MATLAB官方文档,Quantile并不是fillIfNeeded函数的有效参数。如果你想要进行分位数回归,应该使用fitrlinear函数的'Quantile'参数来指定分位数回归模型的tau值。
如果你仍然希望使用FillIfNeeded函数来填充模板,请检查你的输入参数是否正确,且不包含Quantile参数。如果你需要进行分位数回归,可以使用fitrlinear函数或者其它支持分位数回归的函数。