> 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：

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。

相关问题

pred_svm_test <- predict(svm_model, adult1_test, type = 'response') Error in .local(object, ...) : test vector does not match model ! > pred_svm_test <- predict(svm_model, type = 'response') > confusionMatrix(pred_svm_test, adult1_test$class) Error in table(data, reference, dnn = dnn, ...) : 所有参数的长度都应一致

这个错误是由于参数长度不一致引起的。在计算混淆矩阵时，你需要确保预测结果和实际类别的长度相同。根据你提供的错误信息，问题可能出在预测结果 `pred_svm_test` 和实际类别 `adult1_test$class` 的长度不一致。

请确保在使用 `predict()` 函数进行预测时，只传递测试数据，而不是训练数据。修改代码如下：

pred_svm_test <- predict(svm_model, newdata = adult1_test, type = 'response')

然后，再次检查预测结果和实际类别的长度是否一致：

length(pred_svm_test)
length(adult1_test$class)

如果它们的长度不一致，可能有其他问题导致预测结果和实际类别不匹配。请提供更多关于模型训练和预测过程的代码和数据的细节，以便我可以帮助你进一步解决问题。

library(kernlab) # ksvm() library(caret) # confusionMatrix # 建立支持向量机模型（kernel='rbfdot'指定使用径向基函数） set.seed(1234) #剔除变量fnlwgt,在训练集上训练 svm_model <- ksvm(class ~.-fnlwgt, data = adult1_train, kernel = 'rbfdot') pred_svm <- predict(svm_model, adult1_train, type = 'response') confusionMatrix(pred_svm, adult1_train$class) pred_svm_test <- predict(svm_model, adult1_test, type = 'response') confusionMatrix(pred_svm_test, adult1_test$class)

根据您提供的代码，您使用了`kernlab`和`caret`库来建立支持向量机模型，并使用径向基函数作为核函数。

在训练模型时，您剔除了变量`fnlwgt`。然后，您使用训练好的模型进行了预测，并计算了在训练集和测试集上的混淆矩阵。

根据您的代码，我注意到在进行预测之前缺少了一些代码行。以下是完整的代码：

library(kernlab)
library(caret)

# 建立支持向量机模型（kernel='rbfdot'指定使用径向基函数）
set.seed(1234)
svm_model <- ksvm(class ~.-fnlwgt, data = adult1_train, kernel = 'rbfdot')

# 在训练集上进行预测
pred_svm <- predict(svm_model, adult1_train, type = 'response')
confusionMatrix(pred_svm, adult1_train$class)

# 在测试集上进行预测
pred_svm_test <- predict(svm_model, adult1_test, type = 'response')
confusionMatrix(pred_svm_test, adult1_test$class)

请确保在运行这段代码之前已经加载了`kernlab`和`caret`库，并且`adult1_train`和`adult1_test`是正确定义的数据集。

这样，您应该能够成功地进行训练和测试集上的预测，并计算混淆矩阵。如果问题仍然存在，请提供完整的错误消息和相关代码，以便我可以更好地帮助您解决问题。