> 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
时间: 2023-07-21 07:02:13 浏览: 79
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。
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:
```R
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:
```R
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。
pred_svm_test <- predict(svm_model, newdata = adult1_test, type = 'response') Error in .local(object, ...) : test vector does not match model !
这个错误表明预测时测试数据的向量长度与模型不匹配。为了解决这个问题,请确保测试数据的列名和列数与训练模型时使用的数据集一致。
首先,使用以下代码来检查测试数据 `adult1_test` 的列名和列数:
```R
colnames(adult1_test)
ncol(adult1_test)
```
然后,再使用以下代码来设置测试数据的列名和列数,确保与训练模型时使用的数据集一致:
```R
colnames(adult1_test) <- colnames(svm_model)
```
如果测试数据的列名和列数与训练模型时使用的数据集一致,但仍然出现错误,请提供更多关于训练模型和测试数据的代码和数据的细节,以便我可以帮助你进一步解决问题。