<\/p>\n
Een waarschuwingsbericht dat u in R kunt tegenkomen is:<\/span><\/p>\n Deze waarschuwing verschijnt wanneer u een logistisch regressiemodel aanpast en de voorspelde waarschijnlijkheid van een of meer waarnemingen in uw database niet van 0 of 1 kan worden onderscheiden.<\/span><\/p>\n Houd er rekening mee dat dit een waarschuwingsbericht<\/strong> is en geen fout. Zelfs als u deze fout ontvangt, zal uw logistische regressiemodel nog steeds passen, maar het kan nuttig zijn om het oorspronkelijke dataframe te analyseren om te zien of er uitschieters zijn die ervoor zorgen dat dit waarschuwingsbericht verschijnt.<\/span><\/p>\n In deze tutorial wordt uitgelegd hoe u in de praktijk met deze waarschuwingsmelding omgaat.<\/span><\/p>\n Stel dat we een logistisch regressiemodel passen in het volgende dataframe in R:<\/span><\/p>\n Ons logistieke regressiemodel past de gegevens succesvol aan, maar we ontvangen een waarschuwingsbericht dat de kansen numeriek aanpast aan 0 of 1<\/strong> .<\/span><\/p>\n Als we het gepaste logistische regressiemodel gebruiken om voorspellingen te doen over de responswaarde van waarnemingen in de oorspronkelijke database, kunnen we zien dat bijna alle voorspelde kansen niet te onderscheiden zijn van 0 en 1:<\/span><\/p>\n Er zijn drie manieren om met dit waarschuwingsbericht om te gaan:<\/span><\/p>\n (1) Negeer het.<\/strong><\/span><\/p>\n In sommige gevallen kunt u dit waarschuwingsbericht eenvoudigweg negeren, omdat dit niet noodzakelijkerwijs aangeeft dat er een probleem is met het logistische regressiemodel. Dit betekent eenvoudigweg dat een of meer waarnemingen in het dataframe waarden hebben voorspeld die niet te onderscheiden zijn van 0 of 1.<\/span><\/p>\n (2) Vergroot de steekproefomvang.<\/strong><\/span><\/p>\n In andere gevallen verschijnt dit waarschuwingsbericht wanneer u werkt met kleine gegevensblokken waarvoor er eenvoudigweg niet genoeg gegevens zijn om een betrouwbare modelfit te bieden. Om deze fout te corrigeren, vergroot u eenvoudigweg de steekproefomvang van de waarnemingen die u in het model invoert.<\/span><\/p>\n (3) Verwijder uitschieters.<\/strong><\/span><\/p>\n In andere gevallen treedt deze fout op als er uitschieters in de oorspronkelijke database voorkomen en slechts een klein aantal waarnemingen een waarschijnlijkheid dichtbij 0 of 1 heeft. Door deze uitschieters te verwijderen verdwijnt de waarschuwing vaak.<\/span><\/p>\n In de volgende tutorials wordt uitgelegd hoe u met andere waarschuwingen en fouten in R omgaat:<\/span><\/p>\n Oplossing in R: ongeldige sjabloonformule in ExtractVars Een waarschuwingsbericht dat u in R kunt tegenkomen is: Warning message: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred Deze waarschuwing verschijnt wanneer u een logistisch regressiemodel aanpast en de voorspelde waarschijnlijkheid van een of meer waarnemingen in uw database niet van 0 of 1 kan worden onderscheiden. Houd er rekening mee dat dit een […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-2079","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-gids"],"yoast_head":"\n Warning message:\nglm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred \n<\/strong><\/pre>\n
Hoe de waarschuwing te reproduceren<\/strong><\/h3>\n
#create data frame\ndf <- data. frame<\/span> (y = c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1),\n x1 = c(3, 3, 4, 4, 3, 2, 5, 8, 9, 9, 9, 8, 9, 9, 9),\n x2 = c(8, 7, 7, 6, 5, 6, 5, 2, 2, 3, 4, 3, 7, 4, 4))\n\n#fit logistic regression model\n<\/span>model <- glm(y ~ x1 + x2, data=df, family=binomial)\n\n#view model summary\n<\/span>summary(model)\n\nWarning message:\nglm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred \n\nCall:\nglm(formula = y ~ x1 + x2, family = binomial, data = df)\n\nDeviance Residuals: \n Min 1Q Median 3Q Max \n-1.729e-05 -2.110e-08 2.110e-08 2.110e-08 1.515e-05 \n\nCoefficients:\n Estimate Std. Error z value Pr(>|z|)\n(Intercept) -75.205 307338.933 0 1\nx1 13,309 28512,818 0 1\nx2 -2.793 37342.280 0 1\n\n(Dispersion parameter for binomial family taken to be 1)\n\n Null deviance: 2.0728e+01 on 14 degrees of freedom\nResidual deviance: 5.6951e-10 on 12 degrees of freedom\nAIC: 6\n\nNumber of Fisher Scoring iterations: 24<\/span><\/span><\/strong><\/span><\/pre>\n #use fitted model to predict response values\n<\/span>df$y_pred = predict(model, df, type=\" response<\/span> \")\n\n#view updated data frame\n<\/span>df\n\n y x1 x2 y_pred\n1 0 3 8 2.220446e-16\n2 0 3 7 2.220446e-16\n3 0 4 7 2.220446e-16\n4 0 4 6 2.220446e-16\n5 0 3 5 2.220446e-16\n6 0 2 6 2.220446e-16\n7 0 5 5 1.494599e-10\n8 1 8 2 1.000000e+00\n9 1 9 2 1.000000e+00\n10 1 9 3 1.000000e+00\n11 1 9 4 1.000000e+00\n12 1 8 3 1.000000e+00\n13 1 9 7 1.000000e+00\n14 1 9 4 1.000000e+00\n15 1 9 4 1.000000e+00<\/strong><\/span><\/pre>\n Hoe om te gaan met de waarschuwing<\/strong><\/span><\/h3>\n
Aanvullende bronnen<\/strong><\/span><\/h3>\n
Hoe op te lossen in R: argument is noch numeriek noch logisch: return na<\/a>
Oplossing: randomForest.default(m, y, \u2026): Na\/NaN\/Inf in externe functieaanroep<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"