我的问题与this thread完全相同,但是,由于这似乎还没有令人满意的答案,我认为再次提出可再现的代码仍然是合适的 .
training <- read.csv("https://d396qusza40orc.cloudfront.net/predmachlearn/pml-training.csv")[,-1]
testing <- read.csv("https://d396qusza40orc.cloudfront.net/predmachlearn/pml-testing.csv")[,-1]
# Importing data
library(e1071)
# Load the required package for SVM
svm_model <- svm(classe ~ pitch_arm + pitch_forearm + pitch_dumbbell + pitch_belt +
roll_arm + roll_forearm + roll_dumbbell + roll_belt +
yaw_arm + yaw_forearm + yaw_dumbbell + yaw_belt,
data = training, scale = FALSE, cross = 10)
# Perform SVM analysis with default gamma and cost, and do 10-fold cross validation
predict(svm_model, testing)
# R returns factor(0) here
我已经检查过测试数据框是否需要所有列,并且这些必需列中不存在NA . 请给我一些想法继续下去 . 谢谢!
1 回答
这似乎是e1071 predict.svm函数中的一个怪癖的结果 . 虽然您的测试数据没有模型中变量的缺失值 . 每个点都缺少值 .
您可以通过消除不需要的变量来解决此问题 .