R 中需要 TRUE/FALSE 的 Svm 缺失值答案

【问题标题】：Svm missing value where TRUE/FALSE needed in RR 中需要 TRUE/FALSE 的 Svm 缺失值
【发布时间】：2015-06-28 23:32:20
【问题描述】：

我正在尝试实现二进制 svm。我收到以下错误消息：

Error in if (any(co)) { : missing value where TRUE/FALSE needed

对于以下代码：

library(e1071)
dataset <- read.csv("C:/Users/Backup/Desktop/pos.csv")
# Subset the dataset dataset to only 2 labels and 2 features
dataset.part = subset(dataset, label != 1)
dataset.part$label = factor(dataset.part$label)


# Fit svm model
fit = svm(label ~ ., data=dataset.part, type='C-classification',   kernel='linear')

我在这行代码中遇到了错误：

# Fit svm model
fit = svm(label ~ ., data=dataset.part, type='C-classification', kernel='linear')

我是 R 的初学者，我不知道如何解决这个问题。谁能帮帮我？

【问题讨论】：

您在哪一行得到错误？您应该创建一个minimal reproducible example，以便我们帮助解决问题。这意味着您需要包含示例数据，否则我们不知道您向这些函数提供了什么。
我在这行代码中遇到了错误（# Fit svm model fit = svm(label ~ ., data=dataset.part, type='C-classification', kernel='linear ') ) 至于数据，我正在为这些函数提供正数据和负数据，数据是数字的。
好吧，然后 git 去掉所有额外的代码行。它们与问题无关。此外，请按照所提供链接上的建议提供与您自己的数据集相似的数据集，以重现错误。

标签： r svm

【解决方案1】：

我遇到了同样的问题，并且能够在我的一行中将其缩小到无限值。我的建议是首先对数据进行预处理。就我而言，我可以忽略 na 和无限值

# First cast Inf to NA
is.na(df) <- sapply(df, is.infinite)
# Now just omit NA
na.omit(df)

但是，对于解决一般问题，@MrFlick 的解决方案是一个很好的解决方案。如果一切都失败了，最简单的方法可能是对数据集进行二分搜索，看看哪些数据点导致了问题

【讨论】：