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。