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e1071 パッケージのサポート ベクター マシンを使用してデータを分類しており、マシンが実際にどのように分類を行っているかを視覚化したいと考えています。ただし、plot.svm 関数を使用すると、解決できないエラーが発生します。

脚本：

library("e1071")

data <-read.table("2010223_11042_complete")
names(data) <- c("Class","V1", "V2")

model <- svm(Class~.,data, type = "C-classification", kernel = "linear")
plot(model,data,fill=TRUE, grid=200, svSymbol=4, dataSymbol=1, color.palette=terrain.colors)

出力：

plot(model,data,fill=TRUE, grid=200, svSymbol=4, dataSymbol=1, color.palette=terrain.colors)
Error in rect(0, levels[-length(levels)], 1, levels[-1L], col = col) : 
  cannot mix zero-length and non-zero-length coordinates

トレースバック:

traceback()
4: rect(0, levels[-length(levels)], 1, levels[-1L], col = col)
3: filled.contour(xr, yr, matrix(as.numeric(preds), nr = length(xr), 
       byrow = TRUE), plot.axes = {
       axis(1)
       axis(2)
       colind <- as.numeric(model.response(model.frame(x, data)))
       dat1 <- data[-x$index, ]
       dat2 <- data[x$index, ]
       coltmp1 <- symbolPalette[colind[-x$index]]
       coltmp2 <- symbolPalette[colind[x$index]]
       points(formula, data = dat1, pch = dataSymbol, col = coltmp1)
       points(formula, data = dat2, pch = svSymbol, col = coltmp2)
   }, levels = 1:(length(levels(preds)) + 1), key.axes = axis(4, 
       1:(length(levels(preds))) + 0.5, labels = levels(preds), 
       las = 3), plot.title = title(main = "SVM classification plot", 
       xlab = names(lis)[2], ylab = names(lis)[1]), ...)
2: plot.svm(model, data, fill = TRUE, grid = 200, svSymbol = 4, 
       dataSymbol = 1, color.palette = terrain.colors)
1: plot(model, data, fill = TRUE, grid = 200, svSymbol = 4, 
       dataSymbol = 1, color.palette = terrain.colors)

私の（4488行の長さ）データファイルの一部：

-1 0 23.532
+1 1 61.1157
+1 1 61.1157
+1 1 61.1157
-1 1 179.03
-1 0 17.0865
-1 0 27.6201
-1 0 17.0865
-1 0 27.6201
-1 1 89.6398
-1 0 42.7418
-1 1 89.6398

私は R を始めたばかりなので、これが何を意味するのか、どのように対処すればよいのかわかりません。また、他の場所で役立つものも見つかりませんでした。

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問題の正確な原因がわからない場合は、次のようなものを使用して、Class列を因子に変換しようとします (そのため、型を定義するC-classification必要はなくなります)。

data$Class <- as.factor(data$Class)

またはワンステップで：

model <- svm(as.factor(Class)~.,data, kernel = "linear")
于 2010-02-23T12:43:00.523 に答える