Как исправить: randomforest.default(m, y,…): na/nan/inf при вызове внешней функции

Ошибка, с которой вы можете столкнуться в R:

 Error in randomForest.default(m, y, ...): 
  NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1)

Эта ошибка может возникнуть по двум причинам:

• В наборе данных есть значения NA, NaN или Inf.
• Одной из переменных в наборе данных является символ

Самый простой способ исправить эту ошибку — удалить строки с отсутствующими данными и преобразовать символьные переменные в факторные переменные:

 #remove rows with missing values 
df <- na. omitted (df)

#convert all character variables to factor variables
library (dplyr)
df %>% mutate_if(is. character , as. factor )

В этом руководстве представлен пример того, как исправить эту ошибку на практике.

Связанный: Как создать случайные леса в R (шаг за шагом)

Как воспроизвести ошибку

Предположим, мы пытаемся подогнать случайный лес к следующему фрейму данных в R:

 library (randomForest)

#create data frame
df <- data. frame (y <- c(30, 29, 30, 45, 23, 19, 9, 8, 11, 14),
                 x1 <- c('A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C', 'C'),
                 x2 <- c(4, 4, 5, 7, 8, 7, 9, 6, 13, 15))

#attempt to fit random forest model
model <- randomForest(formula = y ~ ., data = df)

Error in randomForest.default(m, y, ...):
  NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1)

Мы получаем ошибку, поскольку x1 — это символьная переменная во фрейме данных.

Мы можем подтвердить это, используя функцию str() для отображения структуры фрейма данных:

 str(df)

'data.frame': 10 obs. of 3 variables:
 $ y....c.30..29..30..45: num 30 29 30 45 23 19 9 8 11 14
 $ x1....c..A....A....B....B.... : chr "A" "A" "B" "B"
 $ x2....c.4..4..5..7..: num 4 4 5 7 8 7 9 6 13 15

Как исправить ошибку

Чтобы исправить эту ошибку, мы можем использовать функцию mutate_if() dplyr для преобразования каждого символьного столбца в факторный столбец:

 library (dplyr)

#convert each character column to factor
df = df %>% mutate_if(is. character , as. factor )

Затем мы можем подогнать модель случайного леса к фрейму данных:

 #fit random forest model
model <- randomForest(formula = y ~ ., data = df)

#view summary of model
model

Call:
 randomForest(formula = y ~ ., data = df) 
               Type of random forest: regression
                     Number of trees: 500
No. of variables tried at each split: 1

          Mean of squared residuals: 65.0047
                    % Var explained: 48.64

На этот раз мы не получаем никаких ошибок, поскольку в кадре данных больше нет символьных переменных.

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как устранить другие распространенные ошибки в R:

Как исправить: длина условия > 1 и будет использоваться только первый элемент
Как исправить в R: dim(X) должен иметь положительную длину
Как исправить в R: отсутствует значение, где требуется true/false
Как исправить: NA, введенные в результате принуждения