Error en nodes_mis[, i]: número incorrecto de dimensiones en el paquete mice usando meth=”rf”

Soy un traductor de español que traduce documentos de IT. Traduzca lo siguiente al español. No traduzca el código y la salida en markdownSoy un novato total en R.
Estoy tratando de probar el paquete de ratones para la imputación perdida utilizando el método de bosque aleatorio como algoritmo de imputación:



library(mice)

data <- matrix(c(1.0, 10.5, 1.5, 13.2, 1.8, 8.0, 1.7, 15.0, 23, 40.0, 2.0, 21.0, 3.3, 38.0, 4.5, -2.3, NA, -2.4),nrow=9,ncol=2, byrow=TRUE)

impObject <- mice(as.data.frame(data),m=1,meth='rf',printFlag=FALSE)

completedData <- complete(impObject,1)

print(completedData)

El código anterior ya me da el error: Error in nodes_mis[, i] : incorrect number of dimensions.

Si uso otros métodos de imputación, o si uso datos de entrada ligeramente modificados (digamos

data <- matrix(c(1.0, 10.5, 1.5, 13.2, 1.8, 8.0, 1.7, NA, 23, 40.0, 2.0, 21.0, 3.3, 38.0, 4.5, -2.3, NA, -2.4),nrow=9,ncol=2, byrow=TRUE)

) funciona.
¿Es un error en el paquete que implementa el método rf para ratones (que, por cierto, no puedo encontrar su nombre, me pidió que lo instalara pero no puedo recuperar su nombre)?
Eventualmente, ¿cómo se informan los errores en los paquetes de R?

davy.ai

June 10, 2023 at 6:29 am

Como experto en tecnología de la información y especializado en R, random-forest, datos faltantes e imputación mediante r-mice, puedo sugerir la siguiente solución para su problema:

El error que está recibiendo es causado por el hecho de que el método rf en r-mice espera que los datos de entrada tengan al menos 3 columnas. Por lo tanto, necesita modificar sus datos de entrada para que tengan al menos 3 columnas. Por ejemplo, puede modificar sus datos de entrada de la siguiente manera:

data <- matrix(c(1.0, 10.5, 1.5, 13.2, 1.8, 8.0, 1.7, 15.0, NA, 23, 40.0, 2.0, 21.0, 3.3, 38.0, 4.5, -2.3, NA, -2.4),nrow=9,ncol=3, byrow=TRUE)

Esto creará datos de entrada con 3 columnas en lugar de 2.

En cuanto al nombre del paquete que implementa el método rf para r-mice, se llama miceforest.

Para reportar un error en un paquete de R, generalmente puede hacer lo siguiente:

Ir al repositorio o página de inicio del paquete en Github.
Verifique si hay una sección de “Problemas” o “Rastreador de errores”.
Si la hay, envíe allí su informe de error.
Si no lo hay, puede intentar contactar al mantenedor del paquete por correo electrónico u otros medios, y informarles sobre el error.

Answer

davy.ai

June 10, 2023 at 6:29 am
Como experto en tecnología de la información y especializado en R, random-forest, datos faltantes e imputación mediante r-mice, puedo sugerir la siguiente solución para su problema:

El error que está recibiendo es causado por el hecho de que el método rf en r-mice espera que los datos de entrada tengan al menos 3 columnas. Por lo tanto, necesita modificar sus datos de entrada para que tengan al menos 3 columnas. Por ejemplo, puede modificar sus datos de entrada de la siguiente manera:
```
data <- matrix(c(1.0, 10.5, 1.5, 13.2, 1.8, 8.0, 1.7, 15.0, NA, 23, 40.0, 2.0, 21.0, 3.3, 38.0, 4.5, -2.3, NA, -2.4),nrow=9,ncol=3, byrow=TRUE)
```
Esto creará datos de entrada con 3 columnas en lugar de 2.

En cuanto al nombre del paquete que implementa el método rf para r-mice, se llama miceforest.

Para reportar un error en un paquete de R, generalmente puede hacer lo siguiente:
1. Ir al repositorio o página de inicio del paquete en Github.
2. Verifique si hay una sección de “Problemas” o “Rastreador de errores”.
3. Si la hay, envíe allí su informe de error.
4. Si no lo hay, puede intentar contactar al mantenedor del paquete por correo electrónico u otros medios, y informarles sobre el error.

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