R语言中出现数据不能比参考更多级别是为什么？ the data cannot have more levels than the reference
作者：Sophia
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来源：知乎
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报错运行求混淆矩阵的R语句rf.cf<-caret::confusionMatrix(as.factor(rf.test),as.factor(testset[,1]))时，出现如下错误：Error in confusionMatrix.default(as.factor(rf.test),as.factor(testset[,1])）The data must contain some levels that overlap the reference.（数据不能比参考更多级别）原因测试集数据的真实类别与预测类别作为factor的level（查看一个factor变量，能看到它有level这个属性）不一致。可能是由于该测试集没有覆盖整个数据集的类别变量的所有取值（level），也可能是预测类别没有覆盖所有取值。换句话说，假如该数据集的分类变量共有8个类别，可能你所抽取的小的测试集的数据对应的类别恰好没有类别3，或者分类算法预测的结果没有5，这都是极为正常且很有可能发生的。解决方法了解了上面的原因，解决办法就能够很自然地想到，只要我们把求混淆矩阵的两个factor的level都进行设置即可。例如，所研究的数据集包含的类别为1，3，5，7，9，那么将代码修改为：level<-c(1,3,5,7,9)
rf.cf<-caret::confusionMatrix(factor(rf.test,levels=level),factor(testset[,col_1],levels=level))这样问题就顺利解决了。