R言語での多クラス(マルチクラス)分類 boostingについて 閲覧ありがとうございます。 私はR言語で学習をしている初心者です。 その中で、irisデータを用いてコマンドの学習をしているのですがエラーが出てしまい先に進めなくなってしまいました。 以下にコマンドを載せますものが私の用いたものです。 library(rpart) library(adabag) data <- iris ndata <- nrow(data) #乱数指定 set.seed(101) #学習データ(data.learn)とテストデータ(data.test)に分ける ridx <- sample(ndata, ndata * 0.5) data.learn <- data[ridx,] data.test <- data[-ridx,] #3-fold crossvalidation、弱識別器の数を10とし、学習データに対しboostingを行ったものをdata.adaCvに代入 data.adaCv <- boosting.cv(Species ~ .,data = data.learn,v=3, mfinal = 10) #テストデータに学習データを照らし合わせる。 resultPredict <- predict(data.adaCv, newdata = data.test, type="class") というコマンドですが「predict」を行った際に 以下にエラー UseMethod("predict") : 'predict' をクラス "character" のオブジェクトに適用できるようなメソッドがありません というエラーが出てしまい、ネットや参考文献を見てもわからず投稿させていただきました。 もしこのエラーの解決方法がお分かりのかたがいらっしゃいましたらよろしくお願いします。
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