我尝试使用“ cyl”作为因子变量来预测“ mtcars”数据中的“ cyl”：
data(mtcars)
mtcars$cyl <- as.factor(mtcars$cyl)
我将数据集分为“训练”和“测试”：
inTrain = inTrain <- createDataPartition(y=mtcars$cyl,p=0.75, list=FALSE)
training = mtcars[ inTrain,]
testing = mtcars[-inTrain,]
并拟合随机森林模型：
modelRF <- train(cyl ~ .,method="rf",data=training)
predRF <- predict(modelRF,testing)
目前，我尝试使用confusionMatrix函数获得预测准确性：
confusionMatrix(testing$cyl, predict(predRF, newdata = testing))
...但我不断收到此错误：
Error in UseMethod("predict") :
no applicable method for 'predict' applied to an object of class "factor"
我究竟做错了什么？有没有更好的方法来获得预测精度？
您似乎有些困惑。从定义上讲，这predRF已经是一个预测-这不是您可以有意义地应用的内容predict()。因此，您将获得混乱矩阵，如下所示：
> confusionMatrix(testing$cyl,predRF)
Confusion Matrix and Statistics
Reference
Prediction 4 6 8
4 2 0 0
6 0 1 0
8 0 0 3
另外，inTrain = inTrain <-尽管从句法上看，行的开头看起来有些奇怪。我强烈建议您仔细查看您的代码，因为我怀疑那里可能还隐藏着一些错误。
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