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。

相关问题

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。

设置列名后进行predict出现错误pred_svm_test <- predict(svm_model, adult1_test, type = 'response') Error in .local(object, ...) : test vector does not match model !

这个错误通常表示测试数据集的特征与训练模型时使用的特征不匹配。请确保测试数据集的列名与训练模型中的特征变量列名相匹配，并且它们的顺序和数据类型也相同。

您可以使用以下代码来检查测试数据集的列名是否正确设置：

colnames(adult1_test)

然后，确保这些列名与训练模型中的特征变量列名完全一致。

如果列名匹配没有问题，那么请检查测试数据集中的变量类型是否与训练模型时使用的变量类型相匹配。如果需要，可以使用`as.numeric()`或`as.character()`等函数将变量转换为正确的数据类型。

另外，还要确认训练模型时是否有任何数据转换或预处理步骤，这些步骤在对测试数据集进行预测时也需要进行。

如果问题仍然存在，请提供更多的代码和错误信息，以便我可以更好地帮助您解决问题。