元のデータセットから100レコードを削除し、次のコーディングを使用してSVMモデルを再構築しました。
uk<-read.csv("Riskx.csv", header=TRUE, sep=",")
attach(uk)
library(e1071)
library(kernlab)
index<-1:nrow(uk)
testindex<-sample(index, trunc(length(index)/3))
testset<-uk[testindex,]
trainset<-uk[-testindex,]
model<-ksvm(Risk~, data = trainset, type = "nu-svc")
pred<-predict(model, testset)
table(pred, testset$Risk)
summary(testset$Risk)
ここで、新しいモデルのトレーニング/テストとは別に設定した100個のレコードを取り込み、モデルがこれまでに見たことのない100個のレコードをどれだけ適切に識別および分類できるかを確認します。そこで、次のコーディングを行いました。
testset<-read.csv(“Validation.csv”, header=TRUE, sep=”,”)
Pred1<-predict(model4, testset)
しかし、Rは私に次のエラーを与えます：
Error in .local(object, …) : test vector does not match model !
このエラーをどのように克服できるか考えてみてください。モデルの構築に使用されたテストセットには、466個のレコードがあります。したがって、検証テストを466にも複製しようとしましたが、それでも同じエラーが発生します。