【问题标题】:svm {e1071} predict creates larger array of predicted values than expectedsvm {e1071} predict 创建的预测值数组比预期的要大
【发布时间】:2016-09-24 02:49:12
【问题描述】:

我在 R 中使用支持向量机(SVM,包 e1071)来构建分类模型和样本外预测 7 因子类。

问题是,当使用预测函数时,我得到一个数组,比验证集中的行数大得多。请参阅下面的代码和结果。

关于哪里出了问题有什么建议吗?我是否误解了 SVM 包中的预测函数?

install.packages("e1071","caret")
library(e1071)
library(caret)

data <- data.frame(replicate(10,sample(0:6,1000,rep=TRUE)))

trainIndex <- createDataPartition(data[,1], p = 0.8,
                                  list = FALSE,
                                  times = 1)

trainset <- data[trainIndex,2:10]
validationset <- data[-trainIndex,2:10]

trainlabel <- data[trainIndex,1]
validationlabel <- data[-trainIndex,1]

svmModel <- svm(x = trainset, 
                y = trainlabel, 
                type = "C-classification", 
                kernel = "radial")

# Predict
svmPred <- predict(svmModel, x = validationset)

length(svmPred)
# 800, expected 200 since validationset has nrow = 200.

【问题讨论】:

    标签: r svm prediction


    【解决方案1】:

    这是因为预测中不存在x

    试试:

    svmPred <- predict(svmModel, validationset)
    length(svmPred)
    

    【讨论】:

    • 谢谢!我确实误解了函数。
    猜你喜欢
    • 1970-01-01
    • 2016-07-26
    • 2016-07-15
    • 2016-11-25
    • 2017-04-13
    • 2016-05-13
    • 2013-12-19
    • 2016-10-06
    • 2014-04-03
    相关资源
    最近更新 更多