SMOTEはマルチクラスの不均衡問題に対してエラーをスローします

SMOTEを使用して、マルチクラス分類問題の不均衡を修正しようとしています。SMOTEは、SMOTEヘルプドキュメントのとおり、irisデータセットに対しては完全に機能しますが、同様のデータセットに対しては機能しません。これが私のデータの見え方です。値が1、2、3の3つのクラスがあることに注意してください。

> data
   looking risk every status
1        0    1     0      1
2        0    0     0      1
3        0    0     0      2
4        0    0     0      1
5        0    0     0      1
6        3    0     0      1
7        0    0     0      1
8        0    0     0      1
9        0    1     0      1
10       0    0     0      1
11       0    0     0      3
12       0    0     0      1
13       0    0     0      1
14       0    0     0      1
15       0    0     0      2

アイリスと同じデータフレームの形式です：

> class(data)
[1] "data.frame"

SMOTEを使用したコードと、それがスローするエラーは次のとおりです。

> newData <- SMOTE(status ~ ., data, perc.over = 600,perc.under=100)
Error in scale.default(T, T[i, ], ranges) : subscript out of bounds
In addition: Warning messages:
1: In FUN(newX[, i], ...) :
  no non-missing arguments to max; returning -Inf
2: In FUN(newX[, i], ...) :
  no non-missing arguments to max; returning -Inf
3: In FUN(newX[, i], ...) :
  no non-missing arguments to max; returning -Inf
4: In FUN(newX[, i], ...) : no non-missing arguments to min; returning Inf
5: In FUN(newX[, i], ...) : no non-missing arguments to min; returning Inf
6: In FUN(newX[, i], ...) : no non-missing arguments to min; returning Inf

同様の問題が発生したので、クラス値（あなたの場合は「ステータス」）を因子型に転送することで解決しました。を使用するとdata$status=factor(data$status)、newData次のように出力されます。

     looking risk every status
7          0    0     0      1
2          0    0     0      1
7.1        0    0     0      1
12         0    0     0      1
4          0    0     0      1
12.1       0    0     0      1
11         0    0     0      3
8         NA   NA    NA      3
9         NA   NA    NA      3
10        NA   NA    NA      3
111       NA   NA    NA      3
121       NA   NA    NA      3
13        NA   NA    NA      3

エラーなし！