R中的SVM预测

【问题标题】：SVM prediction in RR中的SVM预测
【发布时间】：2018-11-01 09:31:02
【问题描述】：

我在使用 svm 函数时遇到了一些问题。这是我尝试过的。

我尝试预测的列是我的数据框第一列中的 Find1。

在我的预测和表中（p2,test[,1]）我的表的第二列有一些数字，我不明白为什么

train = Fulltable4[1:1500,]
test = Fulltable4[1501:2000,]

svmfit = svm(Find1~ ., train , kernel = 'linear' )
p2 = predict(svmfit,test, type = "class")
table(p2,test[,1])

【问题讨论】：

标签： r svm

【解决方案1】：

尝试像这样比较你的输出（而不是table(p2,test[,1])）：

cbind(p2,Find1=test[,1])
            p2     Find1
1501  99.89779 105.73247
1502  99.68132  79.71067
1503 100.65951 106.80993
1504  98.40910  88.14096
1505 100.94231 103.91829
1506 100.97101 100.64119
...
1998  99.53338  79.23626
1999 100.44851 113.98020
2000 100.32326  93.40185

我的玩具输入数据集：

Fulltable4<-data.frame(Find1=rnorm(2000,100,10),y1=rnorm(2000,100,90),y2=rnorm(2000,100,90),y3=rnorm(2000,100,90),y4=rnorm(2000,100,90))

【讨论】：