r-knn'de hata: Yabancı işlev çağrısında NA/NaN/Inf (arg 6)

Question

Tweet'in pozitif, negatif veya nötr olup olmadığını öğrenmek için tweetleri SVM, NB ve kNN uygulayarak analiz ediyorum. 80.704 tweet fakat test amaçlı sadece sadece 2847 tweet'leri analiz ediyorum, aşağıdaki özelliklere

> str(total.tweets.score) 
'data.frame': 2847 obs. of 3 variables: 
$ score   : int 0 1 1 -2 0 0 1 2 -2 0 ... 
$ text   : Factor w/ 1790 levels " st century is the era of knowledge and information which will change the way countries develop says",..: 1717 129 996 1072 682 795 524 132 143 773 ... 
$ Negative  : Factor w/ 2 levels "FALSE","TRUE": 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 ... 

tren ve test verilerinin alt kümelere bölmek zaman soru Bu SVM ve NB için çalışır olduğunu var ama hata olduğunda sunar burada veri iletişimi,

total.tweets.score.train <- total.tweets.score[1:1993,] 
total.tweets.score.test <- total.tweets.score[1994:2847, ] 

SVM Modeli splited nasıl, kNN geçerlidir:

model.SVm = svm(total.tweets.score.train$Negative~., data = total.tweets.score.train, kernel = "linear", epsilon = 0.1, probability = TRUE, type = "C") 

Not Modeli: burada twitter.train

nb.classifier <- naiveBayes(twitter.train , total.tweets.score.train$Negative) 

terimi matris belgesidir.

kNN Modeli: I, I bir hata iletisini kNN kodu çalıştırmak kn.train.data.target faktörü

ise

model.knn <- knn(twitter.train, twitter.test , knn.train.data.target , k = 3, prob = TRUE) 

burada

twitter.train ve twitter.test her ikisi birden, belge, bir matris

Error in knn(twitter.train, twitter.test, knn.train.data.target, k = 3, : 
    NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 6) 
In addition: Warning messages: 
1: In knn(twitter.train, twitter.test, knn.train.data.target, k = 3, : 
    NAs introduced by coercion 
2: In knn(twitter.train, twitter.test, knn.train.data.target, k = 3, : 
    NAs introduced by coercion 

lütfen bana ne yapmamı yardım et?

Answer 1

Bu benim DTM

> str(total.tweets.dtm) 
List of 6 
$ i  : int [1:22041] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... 
$ j  : int [1:22041] 138 163 617 1417 1852 1899 2534 2727 2792 3234 ... 
$ v  : num [1:22041] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... 
$ nrow : int 2847 
$ ncol : int 4232 
$ dimnames:List of 2 
    ..$ Docs : chr [1:2847] "character(0)" "character(0)" "character(0)" "character(0)" ... 
    ..$ Terms: chr [1:4232] "#cpec" "aabpara" "aaj" "aakhir" ... 
- attr(*, "class")= chr [1:2] "DocumentTermMatrix" "simple_triplet_matrix" 
- attr(*, "weighting")= chr [1:2] "term frequency" "tf"