pred_svm_test <- predict(svm_model, adult1_test, type = 'response') Error in eval(predvars, data, env) : 找不到对象'age'

这个错误是因为在预测时，找不到名为'age'的对象。请确保在预测之前，您的测试数据集中包含名为'age'的变量。您可以使用`names(adult1_test)`或`str(adult1_test)`来查看测试数据集的变量名称和结构，以确认是否存在'age'变量。如果不存在，您需要将其添加到测试数据集中或使用包含'age'的正确变量进行预测。

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。