GNP=cbind(y,x) GNP=data.frame(GNP) colnames(GNP)[1]<-'target' colnames(GNP)[2:13]<-c('y[t-1]','y[t-2]',' y[t-3]','y[t-4]','y[t-5]','y[t-6]',' y[t-7]','y[t-8]','y[t-9]','y[t-10]',' y[t-11]','y[t-12]',)train=c(1:266) fit_svm<-svm(target~.,data=GNP,epsilon = 0.1,subset=train) fit_svm pred_svm<-predict(fit_svm,GNP[-train,]) accuracy(pred_svm,GNP$target[-train]) fit_svm_linear <- svm(target~.,data=GNP,epsilon = 0.1,subset=train,kernel = 'inear') pred<-predict(fit_svm_linear,GNP[-train,]) accuracy(pred,GNP$target[-train]) 有问题吗

代码中存在两个拼写错误，其中一个是 kernel = 'inear' 应该修正为 kernel = 'linear'，另一个是 ' y[t-3]' 应该修正为 'y[t-3]'，即去掉空格。

此外，代码中使用了 accuracy 函数，但是这个函数并不是 R 语言自带函数，你需要自己定义这个函数。可能是使用了某个包中的函数，但是在这段代码中没有给出相应的包引用语句，因此无法确定是哪个包中的函数。

相关问题

library(MASS) library(e1071) library(forecast) library(rpart) dataset <- read.csv("GNP_US.csv") GNP=100*diff(log(dataset$GNP)) N=length(GNP) y = GNP[13:298] x1 = rep(1,286) x2 = GNP[12:297] x3 = GNP[11:296] x4 = GNP[10:295] x5 = GNP[9:294] x6 = GNP[8:293] x7 = GNP[7:292] x8 = GNP[6:291] x9 = GNP[5:290] x10 = GNP[4:289] x11 = GNPI3:288] x12 = GNP[2:287] x13 = GNP[1:286] x = cbind(x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8,x9,x10,x11,x12,x13)有错误吗？

这段代码有一个错误：在 `x11` 这一行中，缺少了一个左方括号，导致代码无法正常运行。应该将 `GNPI3:288]` 修改为 `GNP[3:288]`。修改后的代码如下：

library(MASS)
library(e1071)
library(forecast)
library(rpart)
dataset <- read.csv("GNP_US.csv")
GNP = 100 * diff(log(dataset$GNP))
N = length(GNP)
y = GNP[13:298]
x1 = rep(1, 286)
x2 = GNP[12:297]
x3 = GNP[11:296]
x4 = GNP[10:295]
x5 = GNP[9:294]
x6 = GNP[8:293]
x7 = GNP[7:292]
x8 = GNP[6:291]
x9 = GNP[5:290]
x10 = GNP[4:289]
x11 = GNP[3:288]
x12 = GNP[2:287]
x13 = GNP[1:286]
x = cbind(x2, x3, x4, x5, x6, x7, x8, x9, x10, x11, x12, x13)

请注意，这段代码依赖于一个名为 `GNP_US.csv` 的数据文件，如果该文件不存在或文件名不正确，代码将无法正常运行。

def GNP(N,P): # edges = itertools.combinations(range(N),2) # # 来自 itertools 模块的函数 combinations(list_name, x) 将一个列表和数字 ‘x’ 作为参数，并返回一个元组列表， # # 每个元组的长度为 ‘x’，其中包含x个元素的所有可能组合。 # G2 = nx.Graph() # G2.add_nodes_from(range(N)) # for e in edges: # if random.random() < P: # #andom.random（） 生成一个0~1之间的随机浮点数 # G2.add_edge(*e) # *在python中做函数形参，可以表示一个可变长度的序列 # return G2 # G2 = GNP(100, 0.2) # nx.draw(G2) # plt.show() 解释上述代码

我是AI语言模型，以下是关于def GNP(N,P)的解释：

def GNP(N,P)是一段Python代码，其作用是生成一个具有N个节点和P的概率的随机图。其中GNP是一种随机图生成模型，该模型以概率P生成一条边，从而生成一个具有N个节点和P概率的随机图。在Python中，我们可以使用networkx库来实现这个随机图生成过程。

如果需要使用该函数，需要先导入networkx库，然后将函数GMP(N,P)复制粘贴至Python编辑器中，并且输入所需的参数N和P即可执行该函数，从而生成一个具有N个节点和P概率的随机图。