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我一直在尝试构建 SVM 分类器，但在 predict 方面遇到了问题。
> 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 !
我一无所知是什么导致了错误:“测试向量与模型不匹配!”。
最佳答案
[ 的默认行为是将结果强制到尽可能低的维度，这意味着如果您尝试只选择一行，您实际上会得到一个向量。我自己总是碰到这个问题。试试这个:
predict(modelrbf,set[24,, drop=FALSE])
关于r - R-Kernlab SVM 预测问题，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/9245267/
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我一直在尝试构建 SVM 分类器，但在 predict 方面遇到了问题。 > modelrbf predict(modelrbf,set[24,]) Error in .local(object,
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我正在测试kernlab封装在回归问题中。看来这是一个常见的问题，获取 'Error in .local(object, ...) : test vector does not match model
我是一名优秀的程序员,十分优秀！