Cómo corregir en R: fórmula de modelo no válida en ExtractVars – Part 1

En este artículo, vamos a ver cómo corregir: fórmula de modelo no válida en ExtractVars en el lenguaje de programación R.

El error «Fórmula de modelo no válida en ExtractVars» ocurre cuando especificamos incorrectamente las variables en la fórmula mientras ajustamos el árbol de decisión. Incluye agregar comillas alrededor del nombre de la variable mientras las especifica en el método rpart, es decir, ajustando el modelo de árbol de decisión. Para construir árboles de clasificación o árboles de decisión, R proporciona una poderosa biblioteca de aprendizaje automático llamada rpart que implementa la partición recursiva. Veamos el código de muestra que arroja el error: fórmula de modelo no válida en ExtractVars

Generación de errores

# create a data frame
playersData <- data.frame(pointsEarned=c(160, 171, 165, 49, 95),
                          starsEarned=c(80, 94, 100, 20, 36),
                          level=c(8, 9, 10, 2, 3))
 
# importing required libraries
library(rpart)
 
# fitting decision tree model to players data
model <- rpart(pointsEarned ~ "starsEarned" + "level",
               data = playersData)

Producción

Error en terms.formula(formula, data = data) : 

  fórmula de modelo no válida en ExtractVars

Llamadas: rpart… <Anónimo> -> model.frame.default -> términos -> términos.formula

Ejecución detenida

[Ejecución completa con código de salida 1]

El motivo por el que se obtiene este error en la fórmula del modelo no válido en ExtractVars es que en el método rpart usamos comillas alrededor de los nombres de las variables starsEarned y level. Entonces, para corregir esta fórmula de modelo no válida en el error ExtractVars, hay dos formas que se pueden explicar a continuación por separado.

Método 1: Uso de Eliminar cotizaciones 

Eliminar las comillas alrededor del nombre de la variable en la fórmula en el método rpart es aceptable y no producirá ningún error. Esta fue la forma más fácil de corregir el error. Así que echemos un vistazo al código de error corregido.

#create a data frame
playersData <- data.frame(pointsEarned=c(160, 171, 165, 49, 95),
                          starsEarned=c(80, 94, 100, 20, 36),
                          level=c(8, 9, 10, 2, 3))
 
#importing required libraries
library(rpart)
 
#fitting decision tree model to players data
model <- rpart(pointsEarned ~ starsEarned + level, data = playersData)

Producción

[Execution complete with exit code 0]

El código de salida 0 en la salida indica que el código se ejecuta sin errores.

Método 2: Usando notación estándar/convencional

Otra forma de corregir el error fue usar notación estándar/formato convencional para acceder a las columnas en el marco de datos especificado en el método rpart. Este enfoque se usa ampliamente ya que todas las notaciones estándar se siguen en la codificación. A continuación se muestra el código que se ejecuta sin errores.

# create a data frame
playersData <- data.frame(pointsEarned=c(160, 171, 165, 49, 95),
                          starsEarned=c(80, 94, 100, 20, 36),
                          level=c(8, 9, 10, 2, 3))
 
# importing required libraries
library(rpart)
 
# fitting decision tree model to players data
model <- rpart(playersData$pointsEarned ~
               playersData$starsEarned +
               playersData$level, data = playersData)

Producción

[Execution complete with exit code 0]