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2015-06-14
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运行时总会出现以下情况:
> newdata=SMOTE(class~GLCM_pan,data,perc.over=100,perc.under=200)
错误于scale.default(T, T[i, ], ranges) : 下标出界
此外: 警告信息:
1: In FUN(newX[, i], ...) : max里所有的参数都不存在;回覆-Inf
2: In FUN(newX[, i], ...) : max里所有的参数都不存在;回覆-Inf
3: In FUN(newX[, i], ...) : max里所有的参数都不存在;回覆-Inf
4: In FUN(newX[, i], ...) : max里所有的参数都不存在;回覆-Inf
5: In FUN(newX[, i], ...) : max里所有的参数都不存在;回覆-Inf
6: In FUN(newX[, i], ...) : min里所有的参数都不存在; 回覆Inf
7: In FUN(newX[, i], ...) : min里所有的参数都不存在; 回覆Inf
8: In FUN(newX[, i], ...) : min里所有的参数都不存在; 回覆Inf
9: In FUN(newX[, i], ...) : min里所有的参数都不存在; 回覆Inf
10: In FUN(newX[, i], ...) : min里所有的参数都不存在; 回覆Inf

请问是什么情况?
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2015-6-14 23:28:40
> traceback()
4: scale.default(T, T[i, ], ranges)
3: scale(T, T[i, ], ranges)
2: smote.exs(data[minExs, ], ncol(data), perc.over, k)
1: SMOTE(class ~ GLCM_pan, data, perc.over = 100, perc.under = 200)

什么意思??
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2015-11-18 09:30:59
你好,请问问题解决了没有,有时间希望交流一下啊
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2016-3-5 17:04:25
我也在纠结这个问题 请问解决了吗
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2017-8-23 20:55:03
假如说原数据中少数类的实例有100个,多数类实例有150个,根据你设定的欠采样和过采样的比例,产生新的少数类实例是100个,而perc.under=200,说明欠采样过后,得到的多数类实例额数目应该是新的少数类实例数目的两倍,即200个,但是多数类实例总共就只有150个,所以出现这样的问题。我觉得的
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2017-9-4 19:14:28
我今天也遇到这样的问题了 : 下标出界
此外: Warning messages:
1: In FUN(newX[, i], ...) : max里所有的参数都不存在;回覆-Inf
2: In FUN(newX[, i], ...) : max里所有的参数都不存在;回覆-Inf
3: In FUN(newX[, i], ...) : min里所有的参数都不存在; 回覆Inf
4: In FUN(newX[, i], ...) : min里所有的参数都不存在; 回覆Inf
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