Discussion :

[v4ss73r]

Salut,

Nouveau problème aujourd'hui
J'ai créé un modèle de prédiction avec RandomForest pour classifier mes individus en fonction d'un texte, grâce à la méthode TF-IDF.
Se faisant je voulais le tester sur mes nouvelles données.

Code :

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predictions <- predict(modele, newdata = new_data)

et je me retrouve avec ce message d'erreur :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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Error in predict.randomForest(modele, newdata = new_data) : 
  Type of predictors in new data do not match that of the training data.

Ok jusqu'à la c'est un problème normal. Pour le résoudre j'ai donc regardé la structure de mes données d'entrainement pour la comparer à celle de mon test. Mais c'est là que ça devient intéressant :

VARIABLES DU MODELE

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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'data.frame':	750 obs. of  1000 variables:
 $ var1                                             : num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ var2                                             : num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ var3                                             : num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ pred                                             : Factor w/ 152 levels : 1 152 53 90 104 118 118 5 105 8 ...

VARIABLES DES NOUVELLES DONNEES :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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'data.frame':	2 obs. of  1000 variables:
 $ var1                                             : num  0 0 
 $ var2                                             : num  0 0 
 $ var3                                             : num  0 0 
 $ pred                                             : Factor w/ 1 levels : NA NA

Auriez-vous quelques idées ??

J'ai déjà essayé:
- De supprimer la variable à prédire de mes nouvelle données.
- De mettre des NA à la variable à prédire pour les deux nouveaux individus (voir ci-dessus)
- De mettre une valeur quelconque

Ou peut-être le problème vient -il tout simplement d'autre part, je vous laisse juger.

[v4ss73r]

Résolu !
Les variables numériques ne posaient pas de problèmes.
Cependant les variables de type factor devaient avoir le même nombre de levels.
Soit rien de plus facile à faire, pour chaque variable factor nous ferons :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

levels(factor_test) <- levels(factor_train)

à bientôt,
Mano

[olivier.decourt]

Bonjour Mano.
Je ne suis pas sûr que ta dernière manipulation (écraser le level d'une variable par le level d'une autre sans précautions) soit forcément une solution qui fasse exactement ce que tu souhaites, dans tous les cas.
Un facteur est une combinaison d'un vecteur d'entiers (les codes stockés) et d'un dictionnaire de textes (les valeurs affichées). On voit et modifie le dictionnaire via la fonction levels.
Le petit exemple ci-dessous te montre qu'on peut saccager le contenu d'un vecteur avec le remplacement de son dictionnaire.

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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un <- as.factor(c("A","B","A","D"))
deux <- as.factor(c("B","C","C","C"))
levels(un)
levels(deux)
levels(deux) <- levels(un)
un
deux

Chaque facteur est renuméroté (pour ses valeurs entières stockées) en fonction de son contenu. Donc l'entier 1 dans un jeu de données ne correspondra pas toujours au même libellé que l'entier 1 dans un second jeu de données. On le voit dans l'exemple : B est associé au code 2 dans le premier vecteur, mais au code 1 dans le second.
Une solution serait plutôt de chercher à faire un merge entre les deux dictionnaires pour en tirer des correspondances.