r - if(any(co)){: missing value where TRUE/FALSE needed In addition: Warning messages: 1: In FUN(newX[, i], …) : NAs introduced by coercion

我正在使用大约150000行和25列的数据集。数据由数值和因子变量组成。因素变量既是文本又是数字，我需要所有这些。因变量是一个具有20个水平的因子。
我正在尝试使用R中的kernlab包构建模型并将其馈送到SVM。

library(kernlab)
n<- nrow(x)
trainInd<- sort(sample(1:nrow(x), n*.8))
xtrain<- x[trainInd,]
xtest<- x[-trainInd,]
ytrain<- y[trainInd]
ytest<- y[-trainInd]
modelclass<- ksvm(x=as.matrix(xtrain), y=as.matrix(ytrain),
              scaled = TRUE, type="C-svc", kernel = "rbfdot",
              kpar="automatic", C=1, cross=0)

按照代码，我得到此错误:

Error in if (any(co)) { : missing value where TRUE/FALSE needed
In addition: Warning messages:
1: In FUN(newX[, i], ...) : NAs introduced by coercion

xtrain数据框如下所示:

Length    Gender    Age    Day    Hour     Duration    Period
  5         1       80      5      11         20          3
 0.2        2       35      2      18         10          5
 1.1        2       55      1      15         120         4

“性别”，“日期”和“期间”变量是类别(因子)，其余为数字。

我曾经经历过类似的问题，也曾经经历过我的数据集，但是我无法确定任何NA值或其他错误。

我假设我在变量类型，尤其是因素方面做错了。我不确定如何使用它们，但是看不到任何错误。
任何有关如何解决误差的帮助，以及可能如何与数字变量一起建模的因素，将不胜感激。

最佳答案

我在R中使用e1071包遇到了同样的问题。我解决了将所有变量更改为numeric而不是factor的问题，但决策变量(y)除外，决策变量可以是一个因素(用于分类任务)或一个数字(用于回归)。

引用文献:

CRAN Package 'e1071'