使用naiveBayes（e1071）进行分类不起作用（$ levels返回NULL）

Question

我使用naiveBayes（e1071 http://en.wikibooks.org/wiki/Data_Mining_Algorithms_In_R/Classification/Na%C3%AFve_Bayes）对我的数据集（Classification class：“class”0/1）进行分类。这是我做的：

library(e1071) 
arrhythmia <- read.csv(file="/home/.../arrhythmia.csv", head=TRUE, sep=",") 

#devide into training and test data 70:30 
trainingIndex <- createDataPartition(arrhythmia$class, p=.7, list=F) 
arrhythmia.training <- arrhythmia[trainingIndex,] 
arrhythmia.testing <- arrhythmia[-trainingIndex,] 

nb.classifier <- naiveBayes(class ~ ., data = arrhythmia.training) 
predict(nb.classifier,arrhythmia.testing[,-260]) 

分类器不工作，这里是我得到：

> predict(nb.classifier,arrhythmia.testing[,-260]) 
factor(0) 
Levels: 

> str(arrhythmia.training) 
'data.frame': 293 obs. of 260 variables: 
$ age       : int 75 55 13 40 44 50 62 54 30 46 ... 
$ sex       : int 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 ... 
$ height      : int 190 175 169 160 168 167 170 172 170 158 ... 
$ weight      : int 80 94 51 52 56 67 72 58 73 58 ... 
$ QRSduration     : int 91 100 100 77 84 89 102 78 91 70 ... 
$ PRinterval     : int 193 202 167 129 118 130 135 155 180 120 ... 
# and so on (260 attributes) 

> str(arrhythmia.training[260]) 
'data.frame': 293 obs. of 1 variable: 
$ class: int 1 0 1 0 0 1 1 1 1 0 ... 


> nb.classifier$levels 
NULL 

我试图用附带的数据集（IRIS），一切工作正常。 我的方法有什么问题？

Answer 1

请确保您将类变量视为因子;即

nb.classifier <- naiveBayes(as.factor(class) ~ ., data = arrhythmia.training) 

顺便说一句，你不需要从预测呼叫中排除类变量。

Answer 2

数据框中由字符串组成的每个变量都需要被视为一个因子。

在情况下，该变量是不是一个因素使用这个命令：

df$var1 <- as.factor(df$var1) 

这包括类变量。

注意：如果一个变量是数字，则不需要将其变成一个因子。