予測変数のいくつかの列にNaN値がある場合、randomForestライブラリを使用してRでランダムなフォレストを実行するにはどうすればよいですか。
rf <- randomForest(class ~ maxf + minf + d + startf + endf + f1.4 + f1.2 + f3.4 + minslope + maxslope+ bslope + eslope + avgsl + noex + noip, data=whistles_nov, importance=TRUE)
このエラーを示します：
Error in na.fail.default(list(class = c(6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, :
missing values in object
matlabのTreeBagger関数はNaNの値に関係なく機能しますか？
回答：
回答№1は0あなたは "無料のマニュアルを読むべきです"（リンク） "randomForest"と入力すると、17ページのキーワード "randomForest"と同じ素材がr / rstudioでも利用できるはずです。
「na.action」と表示されていることに注目してください。より望ましい方法で "NA"値を扱うように設定する必要があります。デフォルト値も強調表示され、「na.fail」と表示されます。
21ページの例題の1つに "na.omit"が使われています。私はこれがna値で行を省略すると思われる。
欠損値代用を使用して非NA値に置き換えることも考えられますが、それが正しいかどうかを判断する必要があります。 （リンク）
これから （リンク）MatLabはデフォルトで "na.omit"の効果的なバリエーションになっているようです。