我有一个包含25个变量和248行的数据集。有8因子变量,其余为整数和数字。我正在尝试运行XGBoost。我已经完成以下代码:-
# Partition Data
set.seed(1234)
ind <- sample(2, nrow(mission), replace = T, prob = c(0.7,0.3))
train <- mission[ind == 1,]
test <- mission[ind == 2,]
# Create matrix - One-Hot Encoding for Factor variables
trainm <- sparse.model.matrix(GRL ~ .-1, data = train)
head(trainm)
train_label <- train[,"GRL"]
train_matrix <- xgb.DMatrix(data = as.matrix(trainm), label = train_label)
testm <- sparse.model.matrix(GRL~.-1, data = test)
test_label <- test[,"GRL"]
test_matrix <- xgb.DMatrix(data = as.matrix(testm),label = test_label)
这里的响应变量是“ GRL”,我正在运行test_label <- test[,"GRL"]
上面的代码正在执行,但是当我尝试在xgb.DMatrix
中使用它时,遇到以下错误:
Error in setinfo.xgb.DMatrix(dmat, names(p), p[[1]]) :
The length of labels must equal to the number of rows in the input data
我已将数据划分为70:30。
test[,"GRL"]
返回一个data.frame,并且XGBoost需要该标签为向量。
只需使用teste$GRL
或test[["GRL"]]
。您还需要对训练数据集执行相同的操作]