length(pred_svm_test) [1] 21113 length(adult1_test$class) [1] 9049
时间: 2024-01-11 18:02:05 浏览: 18
根据您提供的长度信息,发现预测结果pred_svm_test的长度为21113,而adult1_test$class的长度为9049。
这种情况通常意味着在进行预测时出现了数据不匹配的问题。可能的原因有:
1. 数据集不匹配:请确保预测时使用的测试集数据与训练模型时使用的数据集相匹配。检查一下是否正确加载了正确的测试集数据。
2. 特征处理不一致:请确保进行预测时使用的测试集数据经过与训练集相同的特征处理步骤。例如,检查是否对测试集进行了相同的变量剔除、缺失值处理或数据转换等操作。
3. 特征列顺序不一致:检查训练集和测试集中特征列的顺序是否一致。特征列的顺序应该与训练模型时使用的特征列顺序相同。
请仔细检查这些可能的原因,并确保测试集数据与训练模型时使用的数据集相匹配。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$class)
```
如果它们的长度不一致,可能有其他问题导致预测结果和实际类别不匹配。请提供更多关于模型训练和预测过程的代码和数据的细节,以便我可以帮助你进一步解决问题。
library(kernlab) # ksvm() library(caret) # confusionMatrix # 建立支持向量机模型(kernel='rbfdot'指定使用径向基函数) set.seed(1234) #剔除变量fnlwgt,在训练集上训练 svm_model <- ksvm(class ~.-fnlwgt, data = adult1_train, kernel = 'rbfdot') pred_svm <- predict(svm_model, adult1_train, type = 'response') confusionMatrix(pred_svm, adult1_train$class) pred_svm_test <- predict(svm_model, adult1_test, type = 'response') confusionMatrix(pred_svm_test, adult1_test$class)
根据您提供的代码,您使用了`kernlab`和`caret`库来建立支持向量机模型,并使用径向基函数作为核函数。
在训练模型时,您剔除了变量`fnlwgt`。然后,您使用训练好的模型进行了预测,并计算了在训练集和测试集上的混淆矩阵。
根据您的代码,我注意到在进行预测之前缺少了一些代码行。以下是完整的代码:
```R
library(kernlab)
library(caret)
# 建立支持向量机模型(kernel='rbfdot'指定使用径向基函数)
set.seed(1234)
svm_model <- ksvm(class ~.-fnlwgt, data = adult1_train, kernel = 'rbfdot')
# 在训练集上进行预测
pred_svm <- predict(svm_model, adult1_train, type = 'response')
confusionMatrix(pred_svm, adult1_train$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。
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