下标越界-R错误

我在R中使用createFolds函数来创建返回成功结果的折叠。但是，当我使用循环来执行一些计算每个折叠我得到错误以下。代码是：下标越界-R错误

set.seed(1000) 
k <- 10 
folds <- createFolds(train_data,k=k,list = TRUE, returnTrain = FALSE) 
str(folds)

这是给输出：

List of 10 
$ Fold01: int [1:18687] 1 8 10 21 22 25 26 29 34 35 ... 
$ Fold02: int [1:18685] 5 11 14 32 40 46 50 52 56 58 ... 
$ Fold03: int [1:18685] 16 20 39 47 49 77 78 83 84 86 ... 
$ Fold04: int [1:18685] 3 15 30 38 41 44 51 53 54 55 ... 
$ Fold05: int [1:18685] 7 9 17 18 23 37 42 67 75 79 ... 
$ Fold06: int [1:18686] 6 31 36 48 72 74 90 113 114 121 ... 
$ Fold07: int [1:18686] 2 33 59 61 100 103 109 123 137 161 ... 
$ Fold08: int [1:18685] 24 64 68 87 88 101 110 130 141 152 ... 
$ Fold09: int [1:18684] 4 27 28 66 70 85 97 105 112 148 ... 
$ Fold10: int [1:18684] 12 13 19 43 65 91 94 108 134 138 ...

但是下面的代码是给我的错误

for(i in 1:k){ 
    testData <- train_data[folds[[i]], ] 
    trainData <- train_data[(-folds[[i]]), ] 
}

错误是：

> for(i in 1:k){ 
+ testData <- train_data[folds[[i]], ] 
+ trainData <- train_data[(-folds[[i]]), ] 
+ } 
Error in train_data[folds[[i]], ] : subscript out of bounds

我试着与不同的种子值，但我得到同样的错误。任何帮助表示赞赏。谢谢！

来源

2016-11-11 algoLearner

根据我的理解，您的问题正在出现，因为您正在使用整个数据帧train_data来创建折叠。可以为样本生成K-fold，即数据集的行。

例如：

data(spam) # from package kernlab 
dim(spam) #has 4601 rows/samples 
folds <- createFolds(y=spam$type, k=10, list=T, returnTrain = T) 
# Here, only one column , spam$type, is used 
# and indeed 
max(unlist(folds)) #4601 
#and these can be used as row indices 
head(spam[folds[[4]], ])

使用整个数据框非常相似，使用矩阵。这样的矩阵将首先转换为矢量。因此一个5x10矩阵实际上将被转换为50个元素向量，并且折叠中的值将对应于该向量的索引。如果您尝试将这些值用作数据帧的行索引，则它们将会过冲

r <- 8 
c <- 10 
m0 <- matrix(rnorm(r*c), r, c) 
features<-apply(m0, c(1,2), function(x) sample(c(0,1),1)) 
features 
folds<-createFolds(features,4)  
folds 
max(unlist(folds)) 

m0[folds[[2]],] # Error in m0[folds[[2]], ] : subscript out of bounds

来源

2016-11-11 19:43:04

下标越界-R错误

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