[解決済み】randomForestの実行予測で「NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 7)」をなくすには？

質問

いろいろ調べてみましたが、解決策が見つかりませんでした。私は以下のようにデータセットをクリーニングしました。

library("raster")
impute.mean <- function(x) replace(x, is.na(x) | is.nan(x) | is.infinite(x) , 
mean(x, na.rm = TRUE))
losses <- apply(losses, 2, impute.mean)
colSums(is.na(losses))
isinf <- function(x) (NA <- is.infinite(x))
infout <- apply(losses, 2, is.infinite)
colSums(infout)
isnan <- function(x) (NA <- is.nan(x))
nanout <- apply(losses, 2, is.nan)
colSums(nanout)

予測アルゴリズムを実行すると問題が発生します。

options(warn=2)
p  <-   predict(default.rf, losses, type="prob", inf.rm = TRUE, na.rm=TRUE, nan.rm=TRUE)

どの研究でも、データにはNAかInfかNaNがあるはずだと言っていますが、私は何も見つけられません。私はデータとrandomForestの要約を[deleted]でスルーチングできるようにしています。 トレースバックではあまりわからない（とにかく私には）。

4: .C("classForest", mdim = as.integer(mdim), ntest = as.integer(ntest), 
       nclass = as.integer(object$forest$nclass), maxcat = as.integer(maxcat), 
       nrnodes = as.integer(nrnodes), jbt = as.integer(ntree), xts = as.double(x), 
       xbestsplit = as.double(object$forest$xbestsplit), pid = object$forest$pid, 
       cutoff = as.double(cutoff), countts = as.double(countts), 
       treemap = as.integer(aperm(object$forest$treemap, c(2, 1, 
           3))), nodestatus = as.integer(object$forest$nodestatus), 
       cat = as.integer(object$forest$ncat), nodepred = as.integer(object$forest$nodepred), 
       treepred = as.integer(treepred), jet = as.integer(numeric(ntest)), 
       bestvar = as.integer(object$forest$bestvar), nodexts = as.integer(nodexts), 
       ndbigtree = as.integer(object$forest$ndbigtree), predict.all = as.integer(predict.all), 
       prox = as.integer(proximity), proxmatrix = as.double(proxmatrix), 
       nodes = as.integer(nodes), DUP = FALSE, PACKAGE = "randomForest")
3: predict.randomForest(default.rf, losses, type = "prob", inf.rm = TRUE, 
       na.rm = TRUE, nan.rm = TRUE)
2: predict(default.rf, losses, type = "prob", inf.rm = TRUE, na.rm = TRUE, 
       nan.rm = TRUE)
1: predict(default.rf, losses, type = "prob", inf.rm = TRUE, na.rm = TRUE, 
       nan.rm = TRUE)

解決するには？

あなたのコードは完全に再現可能なものではありません（実際の randomForest アルゴリズム)ですが、あなたは ではなく を置き換えます。 Inf の値を列ベクトルの平均値に置き換える。これは na.rm = TRUE

mean()

impute.mean

NA

Inf