r - plot 不会显示 svm 对象，也不会返回错误

Question

我正在尝试使用 svm() 对我的数据进行分类。我的数据示例如下:

    ID  call_YearWeek   week    WeekCount   oc
    x   2011W01 1   0   0
    x   2011W02 2   1   1
    x   2011W03 3   0   0
    x   2011W04 4   0   0
    x   2011W05 5   1   1
    x   2011W06 6   0   0
    x   2011W07 7   0   0
    x   2011W08 8   1   1
    x   2011W09 9   0   0
    x   2011W10 10  0   0
    x   2011W11 11  0   0
    x   2011W12 12  1   1
    x   2011W13 13  1   1
    x   2011W14 14  1   1
    x   2011W15 15  0   0
    x   2011W16 16  2   1
    x   2011W17 17  0   0
    x   2011W18 18  0   0
    x   2011W19 19  1   1

第三列显示一年中的第几周。第 4 列显示该周的调用次数，最后一列是二进制因子(是否在该周收到调用)。我使用了以下代码行:

 train <- data[1:105,]
 test <- data[106:157,]
 model <- svm(oc~week,data=train)
 plot(model,train,week)
 plot(model,train)

最后两行都不起作用。他们不显示任何情节，也不返回任何错误。我想知道为什么会这样。

谢谢

Answer 1

这里似乎有两个问题，首先是 plot.svm 不支持所有 svm 类型——只有分类方法支持，回归方法不支持。因为您的响应是数字，svm() 假设您想要进行回归，所以它默认选择“eps-regression”。如果你想做分类，改变你对一个因素的 react

model <- svm(factor(oc)~week,data=train)

默认情况下将使用“C 分类”。

第二个问题是似乎没有实现单变量预测图。它似乎需要两个变量(一个用于 x，一个用于 y)。

最好退后一步，准确描述您希望情节呈现的样子。