confusionMatrix(pred_svm_test, adult1_test$class) Error in table(data, reference, dnn = dnn, ...) : 所有参数的长度都应一致
时间: 2024-04-10 10:32:37 浏览: 29
这个错误通常表示预测结果和实际类别标签的长度不匹配。
可能的原因包括:
1. 预测结果和实际类别标签的长度不同:请确保预测结果和实际类别标签具有相同的长度。
2. 预测结果和实际类别标签的顺序不匹配:请确保预测结果和实际类别标签的顺序一致,以便正确计算混淆矩阵。
请检查一下预测结果`pred_svm_test`和实际类别标签`adult1_test$class`的长度,并确保它们具有相同的长度。您可以使用`length()`函数检查它们的长度。如果长度不一致,可能需要重新检查预测的过程或确保正确加载了测试集数据。
如果问题仍然存在,请提供更多的代码和数据集信息,以便我可以更好地帮助您解决问题。
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$class)
```
如果它们的长度不一致,可能有其他问题导致预测结果和实际类别不匹配。请提供更多关于模型训练和预测过程的代码和数据的细节,以便我可以帮助你进一步解决问题。
confusionMatrix(factor(adult1_test$class),pred_svm_test) 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,你需要确保实际类别和预测结果的长度相同。请检查 `adult1_test$class` 和 `pred_svm_test` 的长度是否一致。你可以使用以下代码来确认长度:
```R
length(adult1_test$class)
length(pred_svm_test)
```
如果它们的长度不一致,你需要找出原因并解决它。可能的原因包括数据处理过程中的错误或模型预测结果的问题。确保你使用的是相同的数据集和相同的模型进行预测。如果问题仍然存在,请提供更多代码和数据的细节,以便我可以帮助你进一步解决问题。