In knn(train, test, train.Sleep.Disorder, k = 1) : NAs introduced by coercion
时间: 2024-03-29 07:35:42 浏览: 15
这个警告信息表明在运行KNN算法时,R语言自动将某些变量的数据类型进行了转换,从而导致了NAs的出现。具体而言,可能是因为train数据集或test数据集中某些变量的数据类型与KNN算法所要求的数据类型不一致,例如将字符型变量强制转换为数值型变量。
解决这个问题的方法包括:
1. 检查train数据集和test数据集中的变量类型,确保它们与KNN算法所要求的数据类型一致。
2. 如果发现变量类型不一致,则考虑将其进行转换。例如,可以使用as.numeric()函数将字符型变量转换为数值型变量。
3. 如果转换后仍然存在NAs,可以考虑使用缺失值填充的方法,如均值填充或中位数填充等。
相关问题
Error in knn(train, test, train.Sleep.Disorder, k = 1) : NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 6)
这个错误信息表明在运行KNN算法时出现了数据缺失(NA/NaN)或者无穷大(Inf)的情况。具体而言,arg 6指的是KNN算法的第6个参数,即k值。可能的原因包括:
1. 训练集或测试集中的某些特征值存在缺失值或者无穷大(例如,某个样本的某个特征值为NA或Inf)。
2. K值被设置为0或者负数,导致算法无法正常运行。
解决这个问题的方法包括:
1. 检查训练集和测试集中的数据,确保特征值不包含缺失值或无穷大。
2. 检查K值是否被设置为0或者负数,若是则修改为大于0的整数值。
3. 如果仍然无法解决问题,可以尝试使用其他的数据清洗和预处理技术,如缺失值填充或者特征值归一化等。
ret,result,neighbours,dist = knn.findNearest(test,k=5)
这个问题属于Python代码方面的,KNN算法中的函数findNearest()接收两个参数,第一个参数是测试数据,第二个参数k是指定 KNN 算法中的 K 值。函数会返回4个结果:ret表示标签结果,result是最终的结果,neighbours是最近邻的点,dist表示测试点和最近邻点的距离。