R：x [[JJ]] [ISEQ]<- vjj : replacement has lenght zero (Library SpatialML::rgf)

Question

'eRROR in x [[JJ]] [ISEQ]

这里是一个例子： <- vjj : replacement has length zero'

# Install and load the required package
install.packages("SpatialML")  # Install if you haven't already
library(SpatialML)

# Define an example dataset
set.seed(42)
n <- 100  # Number of observations

# Creating a dataframe with spatial coordinates
Coord <- data.frame(
  x = runif(n, 0, 100),  # X coordinate
  y = runif(n, 0, 100)   # Y coordinate
)

# Creating a dataframe with predictor variables and the categorical response variable
df <- data.frame(
  category = sample(1:3, n, replace = TRUE),  # Categorical numeric variable
  var1 = rnorm(n, mean = 50, sd = 10),  # Predictor variable 1 (e.g., temperature)
  var2 = runif(n, 0, 1)  # Predictor variable 2 (e.g., humidity)
)

# Fit a Geographically Weighted Random Forest (GWRF) model for categorical data
grf_model <- grf(
  formula = category ~ var1 + var2,  # The response variable is categorical
  dframe = df,
  kernel = "adaptive",
  bw = 30,
  coords = Coord,  # Spatial coordinates
  classification = TRUE  # Specifying a categorical model
)

如何解决此错误？可以运行GWRF进行分类，对吗？

有关该函数的详细信息是

Herey。

提前感谢您。

这个函数似乎是一个错误。在grf函数上运行

debug

，我们发现错误发生在以下行：

Answer 1

通过拟合

LM_GofFit[m, 7] <- Lcl.Model$r.squared

模型来获得该对象。仔细阅读文档，我们发现该对象只有在运行回归时才包含

Lcl.Model

。因此，如果您正在运行 分类，就像这里的情况一样，对象不会具有

ranger::ranger()

值，并且运行

r.squared

将产生错误。
您应该向软件包创建者提交错误报告，但我可以提供临时修复程序。我们可以使用

r.squared

临时编辑功能。运行跟踪命令后，功能主体将打开一个新窗口。找到以下行：

Lcl.Model$r.squared替换为：trace(grf, edit = TRUE)

this将用Na替换

LM_GofFit[m, 7] <- Lcl.Model$r.squared

的零值。进行此更改后，该功能成功运行。

输出

LM_GofFit[m, 7] <- ifelse(is.null(Lcl.Model$r.squared), 
            NA, Lcl.Model$r.squared)

我将其保留给您以验证输出是否明智。