Як виправити: randomforest.default(m, y, …): na/nan/inf у зовнішньому виклику функції

Помилка, з якою ви можете зіткнутися в R:

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

Ця помилка може виникнути з двох причин:

• У наборі даних є значення NA, NaN або Inf
• Однією зі змінних у наборі даних є символ

Найпростіший спосіб виправити цю помилку — видалити рядки з відсутніми даними та перетворити символьні змінні на факторні змінні:

 #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 )

Цей підручник ділиться прикладом того, як виправити цю помилку на практиці.

Пов’язане: Як створити випадкові ліси в R (крок за кроком)

Як відтворити помилку

Припустімо, ми намагаємося підігнати випадковий ліс до наступного кадру даних у 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)

Ми отримуємо помилку, оскільки x1 є символьною змінною у кадрі даних.

Ми можемо підтвердити це, використовуючи функцію str() для відображення структури кадру даних:

 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

Як виправити помилку

Щоб виправити цю помилку, ми можемо використати функцію mutate_if() dplyr для перетворення кожного стовпця символів у стовпець факторів:

 library (dplyr)

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

Потім ми можемо підігнати модель випадкового лісу до кадру даних:

 #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

Цього разу ми не отримуємо жодних помилок, оскільки у кадрі даних більше немає символьних змінних.

Додаткові ресурси

У наступних посібниках пояснюється, як вирішити інші поширені помилки в R:

Як виправити: умова має довжину > 1 і використовуватиметься лише перший елемент
Як виправити в R: dim(X) має мати позитивну довжину
Як виправити в R: відсутнє значення, де потрібно true/false
Як виправити: NAs введено примусово