使用 kernlab 包錯誤預測 .local(object, ...) 中的錯誤：測試向量與模型 R 不匹配

Question

我正在測試回歸問題中的kernlab包。 'Error in .local(object, ...) : test vector does not match model !似乎是一個常見的問題'Error in .local(object, ...) : test vector does not match model ! 將ksvm對象傳遞給predict函數時。 但是，我剛剛找到了不適用於我的問題的分類問題或自定義內核的答案（我使用內置的進行回歸）。 我在這里沒有想法了，我的示例代碼是：

data <- matrix(rnorm(200*10),200,10)
tr <- data[1:150,]
ts <- data[151:200,]

mod <- ksvm(x = tr[,-1],
            y = tr[,1],
            kernel = "rbfdot", type = 'nu-svr',
            kpar = "automatic", C = 60, cross = 3)

pred <- predict(mod, 
                ts
                )

Answer 1

您忘記刪除測試集中的y變量，因此它失敗了，因為預測變量的數量不匹配。 這將起作用：

predict(mod,ts[,-1])

Answer 2

如果ts是數據幀pred <- predict(mod, ts)您可以使用pred <- predict(mod, ts) 。

這將是

    data <- setNames(data.frame(matrix(rnorm(200*10),200,10)),
                     c("Y",paste("X", 1:9, sep = "")))
    tr <- data[1:150,]
    ts <- data[151:200,]

    mod <- ksvm(as.formula("Y ~ ."), data = tr,
        kernel = "rbfdot", type = 'nu-svr',
        kpar = "automatic", C = 60, cross = 3)

    pred <- predict(mod, ts)