R-Kernlab SVM预测问题

Question

我一直在尝试构建SVM分类器,但遇到了麻烦predict.

>  modelrbf<-ksvm(set,y,kernel="rbfdot",type="C-svc")  
Using automatic sigma estimation (sigest) for RBF or laplace kernel  
> predict(modelrbf,set[24,])  
Error in .local(object, ...) : test vector does not match model !

我无能为力导致错误的原因是:'测试向量与模型不匹配!'.

Answer 1

默认行为[是将结果强制转换为可能的最低维度,这意味着如果您尝试仅选择一行,则实际上最终会得到一个向量.我总是自己碰到这个问题.试试这个:

predict(modelrbf,set[24,, drop=FALSE])