Nasıl düzeltilir: randomforest.default(m, y, …): yabancı işlev çağrısında na/nan/inf

R’de karşılaşabileceğiniz bir hata:

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

Bu hata iki nedenden dolayı ortaya çıkabilir:

• Veri setinde NA, NaN veya Inf değerleri var
• Veri kümesindeki değişkenlerden biri bir karakterdir

Bu hatayı düzeltmenin en kolay yolu eksik veri içeren satırları kaldırmak ve karakter değişkenlerini faktör değişkenlerine dönüştürmektir:

 #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 )

Bu eğitimde, bu hatanın pratikte nasıl düzeltileceğine dair bir örnek paylaşılmaktadır.

İlgili: R’de Rastgele Ormanlar Nasıl Oluşturulur (Adım Adım)

Hata nasıl yeniden oluşturulur?

R’de aşağıdaki veri çerçevesine rastgele bir orman sığdırmaya çalıştığımızı varsayalım:

 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)

x1 veri çerçevesindeki bir karakter değişkeni olduğu için hata alıyoruz.

Veri çerçevesinin yapısını görüntülemek için str() işlevini kullanarak bunu doğrulayabiliriz:

 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

Hata nasıl düzeltilir?

Bu hatayı düzeltmek için, her karakter sütununu bir faktör sütununa dönüştürmek üzere dplyr’in mutate_if() işlevini kullanabiliriz:

 library (dplyr)

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

Daha sonra rastgele orman modelini veri çerçevesine sığdırabiliriz:

 #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

Veri çerçevesinde artık karakter değişkeni olmadığından bu sefer herhangi bir hata almıyoruz.

Ek kaynaklar

Aşağıdaki eğitimlerde R’deki diğer yaygın hataların nasıl çözüleceği açıklanmaktadır:

“Koşulun uzunluğu > 1 ve yalnızca ilk öğe kullanılacak” sorununu düzeltme
R’de nasıl düzeltilir: dim(X) pozitif uzunluğa sahip olmalıdır
R’de nasıl düzeltilir: doğru/yanlışın gerekli olduğu yerde eksik değer
Nasıl Düzeltilir: Zorlamanın Getirdiği NA’lar