> ncol(adult1_test) [1] 15 > ncol(svm_model) NULL > colnames(adult1_test) [1] "age" "fnlwgt" "education.num" "capital.gain" [5] "capital.loss" "hours.per.week" "workclass" "education" [9] "marital.status" "occupation" "relationship" "race" [13] "sex" "native.country" "class" > colnames(svm_model) NULL > colnames(adult1_train) <- c("age", "fnlwgt", "education.num", "capital.gain", "capital.loss", "hours.per.week", "workclass", "education", "marital.status", "occupation", "relationship", "race", "sex", "native.country", "class")
时间: 2023-07-17 15:59:08 浏览: 44
根据您提供的信息,我们可以看到`svm_model`没有列名。这可能是在训练模型时没有为特征变量分配列名导致的。
您可以使用`colnames()`函数为`svm_model`分配适当的列名。您可以通过将以下代码插入到训练模型之后来实现这一点:
```R
colnames(svm_model) <- colnames(adult1_train)
```
确保将`colnames(adult1_train)`的列名与训练模型中的特征变量顺序和数量匹配。然后,再次尝试使用`predict()`函数进行预测。
如果问题仍然存在,请确保在创建和训练模型时没有遗漏或错误地处理特征变量。
相关问题
> pred_svm_test <- predict(svm_model, adult1_test, type = 'response') Error in .local(object, ...) : test vector does not match model ! > ncol(adult1_test) [1] 15 > ncol(svm_model) NULL > colnames(adult1_test) [1] "age" "fnlwgt" "education.num" "capital.gain" [5] "capital.loss" "hours.per.week" "workclass" "education" [9] "marital.status" "occupation" "relationship" "race" [13] "sex" "native.country" "class" > colnames(svm_model) NULL
根据你提供的信息,问题出在模型对象 `svm_model` 上。`svm_model` 的列名和列数都是 NULL,这说明模型对象可能没有正确地保存列名和列数。
请确认在训练模型时是否正确地设置了列名和列数。在训练 SVM 模型之前,你可以执行以下代码来设置列名和列数:
```R
colnames(adult1_train) <- c("age", "fnlwgt", "education.num", "capital.gain", "capital.loss", "hours.per.week", "workclass", "education", "marital.status", "occupation", "relationship", "race", "sex", "native.country", "class")
svm_model <- svm(class ~ ., data = adult1_train)
```
确保训练模型时使用的训练数据集 `adult1_train` 具有正确的列名和列数。
如果问题仍然存在,请提供更多关于训练模型的代码和数据的细节,以便我可以帮助你进一步解决问题。
for (i in 1:ncol(independent_data))
这段代码是在使用R语言中的循环语句,其中"ncol(independent_data)"表示矩阵或数据框中变量的数量,而"1:ncol(independent_data)"则表示从1到变量数量的一个整数序列。这个循环的目的是对矩阵或数据框中的每一个变量进行处理。在循环中,变量i会依次取1到变量数量之间的整数值,然后可以使用i来引用矩阵或数据框中的对应变量。