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【中文标题】尝试使用 R 中的 RWeka 包应用决策 C4.5 算法时出错【英文标题】：Error trying to apply Decision C4.5 algorithm using the RWeka package in R 【发布时间】：2018-10-22 17:18:30 【问题描述】：我正在尝试将决策树 C 4.5 算法与 10 - 折叠交叉验证一起用于 Web 垃圾邮件检测。我的数据集在进行特征选择后基本上有 8944 个观察值和 36 个变量。
这是我的代码：
#dividing the dataset into train and test
trainRowNumbers<-createDataPartition(final1$spam,p=0.7,list=FALSE)
#Create the training dataset
trainData<-final1[trainRowNumbers,]
#Create Test data
testData<-final1[-trainRowNumbers,]
#C4.5 using 10 fold cross validation
set.seed(1958)
train_control<-createFolds(trainData$spam,k=10)
C45Fit<-train(spam~.,method="J48",data=trainData,
tuneLength=15,
trControl=trainControl(
method="cv",indexOut = train_control ))
这是我得到的错误：
C45Fit<-train(spam~.,method="J48",data=trainData,
tuneLength=15,
trControl=trainControl(
method="cv",indexOut = train_control ))
火车错误（垃圾邮件 ~ ., method = "J48", data = trainData, tuneLength = 15, : 未使用的参数（method = "J48"，data = trainData，tuneLength = 15，trControl = trainControl(method = "cv"，indexOut = train_control)）
我有几个问题：
如何解决此错误？
如何设置tuneLength参数？
我的数据集负责人：
> head(trainData)
hostid host HST_4 HST_6 HST_7 HST_8 HST_9 HST_10 HST_16
1 0 007cleaningagent.co.uk 0.03370787 1.9791304 0.1123596 0.1516854 0.2247191 0.2977528 0.07865169
2 1 0800.loan-line.co.uk 1.39539347 2.4222020 0.2284069 0.2610365 0.3531670 0.4529750 0.02879079
4 3 102belfast.boys-brigade.org.uk 0.29729730 1.1800000 0.2162162 0.3783784 0.5135135 0.5405405 0.21621622
5 4 10bristol.boys-brigade.org.uk 0.28804348 1.7745267 0.1141304 0.1847826 0.2608696 0.3750000 0.08152174
6 5 10enfield.boys-brigade.org.uk 0.00000000 0.8468468 0.0625000 0.1875000 0.1875000 0.3125000 0.06250000
8 8 13thcoventry.co.uk 0.05797101 2.1113074 0.2318841 0.3091787 0.3961353 0.5507246 0.09178744
HST_17 HST_18 HST_20 HMG_29 HMG_40 HMG_41 HMG_42 AVG_50 AVG_51 AVG_55 AVG_57
1 0.15730337 0.2247191 0.070 0.2907760 0.02702703 0.07207207 0.1351351 32431.65 7.215054 0.02289305 0.2980171
2 0.05566219 0.1094050 0.075 0.0495162 0.10641628 0.17840376 0.2410016 150592.89 2.000000 0.49661240 0.1137439
4 0.37837838 0.4054054 0.040 0.2156130 0.03971119 0.11552347 0.1480144 16129.61 2.125000 0.12297815 0.2033877
5 0.13043478 0.2119565 0.075 0.0405612 0.08152174 0.13043478 0.2119565 28759.75 2.870968 0.19622331 0.0673372
6 0.18750000 0.2500000 0.005 0.1125400 0.02528090 0.12359551 0.1432584 70966.61 2.000000 0.03948338 0.2513755
8 0.14975845 0.2512077 0.095 0.1946150 0.04382470 0.10458167 0.1633466 109388.89 11.484940 0.03547817 0.1387366
AVG_58 AVG_59 AVG_61 AVG_63 AVG_65 AVG_67 STD_77 STD_79 STD_80 STD_81
1 0.030079101 1.888686 0.04982536 0.07119317 0.1539772 0.2237475 0.02240051 0.04634758 0.0003248904 0.07644575
2 0.005874481 2.423238 0.14016213 0.17484142 0.2460647 0.3279534 0.03014901 0.05352347 0.0006170884 0.09449420
4 0.017285860 1.657795 0.08748573 0.14192639 0.2273218 0.2815660 0.03715705 0.07385004 0.0021174754 0.15725521
5 0.007008439 1.656472 0.10088409 0.17370255 0.2791502 0.3839271 0.03382564 0.07695898 0.0011314215 0.14290420
6 0.017145414 2.284363 0.09245673 0.14045514 0.2267635 0.2907555 0.02459505 0.06418522 0.0007756064 0.16533374
8 0.001818059 2.300361 0.17326186 0.25910768 0.3351511 0.4479340 0.05611160 0.07531329 0.0005475770 0.15796253
STD_83 STD_84 STD_85 STD_87 STD_94 spam
1 0.1219990 0.001009964 0.04043011 0.04198925 0.3400028 normal
2 0.1539489 0.001734261 0.15000000 0.16000000 0.3147682 normal
4 0.2027374 0.006655953 0.06437500 0.06031250 0.7100778 normal
5 0.1925378 0.002708827 0.04258065 0.05290323 0.8195509 normal
6 0.2223814 0.005491305 0.09125000 0.08062500 1.2953592 normal
8 0.2366591 0.002588343 0.21698795 0.14774096 0.2882247 normal
sessionInfo() 的输出
> sessionInfo()
R version 3.4.0 (2017-04-21)
Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit)
Running under: Windows >= 8 x64 (build 9200)
Matrix products: default
locale:
[1] LC_COLLATE=English_Australia.1252 LC_CTYPE=English_Australia.1252 LC_MONETARY=English_Australia.1252
[4] LC_NUMERIC=C LC_TIME=English_Australia.1252
attached base packages:
[1] grid stats graphics grDevices utils datasets methods base
other attached packages:
[1] bindrcpp_0.2 ggthemes_3.5.0 randomForest_4.6-12 Metrics_0.1.3 RWeka_0.4-37 mlr_2.12.1
[7] ParamHelpers_1.10 rgeos_0.3-26 VIM_4.7.0 data.table_1.10.4-3 colorspace_1.3-2 mice_2.46.0
[13] RANN_2.5.1 kernlab_0.9-25 mlbench_2.1-1 caret_6.0-79 ggplot2_2.2.1 lattice_0.20-35
[19] dplyr_0.7.4
loaded via a namespace (and not attached):
[1] nlme_3.1-131 lubridate_1.7.3 bit64_0.9-7 dimRed_0.1.0 httr_1.3.1 backports_1.1.2 tools_3.4.0
[8] R6_2.2.2 rpart_4.1-11 DBI_0.8 lazyeval_0.2.1 nnet_7.3-12 withr_2.1.0 sp_1.2-7
[15] tidyselect_0.2.3 mnormt_1.5-5 parallelMap_1.3 bit_1.1-12 curl_3.0 compiler_3.4.0 checkmate_1.8.5
[22] scales_0.5.0 sfsmisc_1.1-1 DEoptimR_1.0-8 lmtest_0.9-35 psych_1.7.8 robustbase_0.92-8 stringr_1.2.0
[29] foreign_0.8-67 rio_0.5.10 pkgconfig_2.0.1 RWekajars_3.9.2-1 rlang_0.2.0 readxl_1.0.0 ddalpha_1.3.1
[36] BBmisc_1.11 bindr_0.1 zoo_1.8-0 ModelMetrics_1.1.0 car_3.0-0 magrittr_1.5 Matrix_1.2-12
[43] Rcpp_0.12.14 munsell_0.4.3 abind_1.4-5 stringi_1.1.6 carData_3.0-1 MASS_7.3-47 plyr_1.8.4
[50] recipes_0.1.1 parallel_3.4.0 forcats_0.3.0 haven_1.1.1 splines_3.4.0 pillar_1.2.1 boot_1.3-19
[57] rjson_0.2.15 reshape2_1.4.2 codetools_0.2-15 stats4_3.4.0 CVST_0.2-1 glue_1.2.0 laeken_0.4.6
[64] vcd_1.4-4 foreach_1.4.3 twitteR_1.1.9 cellranger_1.1.0 gtable_0.2.0 purrr_0.2.4 tidyr_0.7.2
[71] assertthat_0.2.0 DRR_0.0.2 gower_0.1.2 openxlsx_4.0.17 prodlim_1.6.1 broom_0.4.3 e1071_1.6-8
[78] class_7.3-14 survival_2.41-3 timeDate_3042.101 RcppRoll_0.2.2 tibble_1.4.2 rJava_0.9-9 iterators_1.0.8
[85] lava_1.5.1 ipred_0.9-6
感谢您提前提供的任何建议。
【问题讨论】：
您的示例中的错误不可复制；当我在您的代码中使用iris 数据集时，它工作得非常好。你能提供一个可复制的例子吗？另外，你能分享sessionInfo()的输出吗？
嘿！我附上了一张我的数据集的照片，我还附上了你要求我做的 sessionInfo() 的输出。
Excel 屏幕截图实际上并没有帮助。一个可复制的例子是使用每个人都有的数据集，例如R 附带的iris 数据集。参见***.com/questions/5963269/…。
对不起。再次编辑它:)
好一点，但仍然没有真正的帮助。可复制的示例意味着任何人都可以复制和粘贴代码并在自己的计算机上运行它，并获得与您相同的输出。请参阅下面的答案。
【参考方案1】：
我可以通过以下方式复制错误消息：
library(RWeka)
library(caret)
library(mlr)
# Loading required package: ParamHelpers
# Attaching package: ‘mlr’
# The following object is masked from ‘package:caret’:
# train
#dividing the dataset into train and test
trainRowNumbers <- createDataPartition(iris$Species, p = 0.7, list = FALSE)
#Create the training dataset
trainData <- iris[trainRowNumbers, ]
#Create Test data
testData <- iris[-trainRowNumbers, ]
#C4.5 using 10 fold cross validation
set.seed(1958)
train_control <- createFolds(trainData$Species, k = 10)
C45Fit <- train(Species~., method = "J48",data = trainData,
tuneLength = 15,
trControl = trainControl(
method = "cv",indexOut = train_control ))
# Error in train(Species ~ ., method = "J48", data = trainData, tuneLength = 15, :
# unused arguments (method = "J48", data = trainData, tuneLength = 15, trControl = trainControl(method = "cv", indexOut = train_control))
注意消息The following object is masked from ‘package:caret’: train。如果您在加载 caret 之后加载另一个具有 train 函数的包（例如，在这种情况下为 mlr），默认情况下，R 将使用最近加载的包中的 train。 （这就是为什么我要求sessionInfo()，以查看已加载哪些包。出于同样的原因，可复制的示例应该包括您加载的包。）R 运行train 而不是来自caret 的train来自mlr（或您加载的其他一些包），它会返回错误消息。
解决方案是最后加载caret，或者使用caret::train(...) 从caret 显式调用train 函数。
【讨论】：
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