svm 错误测试数据与模型不匹配？答案

【问题标题】：svm error test data does not match model?svm 错误测试数据与模型不匹配？
【发布时间】：2018-06-10 22:48:32
【问题描述】：

我正在尝试训练一个支持向量机分类器来进行预测。当我尝试使用经过训练的模型时，出现此错误：测试数据与模型不匹配。我不是为什么会发生这种情况。这是我的代码

# to prepare the training and testing data
dat = data.frame(x = rbind(tmp1, tmp2), y = as.factor(c(rep(1, 300), rep(-1, 300))))
set.seed(1)
train_ind = sample(seq_len(nrow(dat)), size = 500)
train = dat[train_ind, ]
test = dat[-train_ind, ]

# training and prediction
library('e1071')
svmfit = svm(y ~ ., data = train, kernel ='linear', cost = 10, scale = FALSE)
ypred = predict(svmfit, test)
table(predict=ypred, truth = test$y)

【问题讨论】：

标签： testing svm prediction training-data

【解决方案1】：

如果您的训练数据集中有分类预测变量（自变量），则只有训练数据集中存在的类别才能出现在测试数据集中。如果是这种情况，请检查测试数据集中的所有类别是否都存在于训练数据集中。有时，SVM 假设一个具有短范围的整数变量作为分类变量，例如用数字表示的月份 [1:12]

【讨论】：

【解决方案2】：

这个错误背后的原因是我在训练和测试数据中包含了观察的 id，这混淆了 svm 分类器。观察的 id 在第一列中。因此，当我从训练和测试中删除第一列时，它起作用了。

【讨论】：