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SVM 分類器を構築しようとしていますが、問題が発生していpredictます。

>  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 !

エラーの原因はわかりません:「テスト ベクトルがモデルと一致しません!」。

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のデフォルトの動作は[、結果を可能な限り低い次元に強制することです。つまり、1つの行だけを選択しようとすると、実際にはベクトルになります。私はいつも自分でこの問題にぶつかります。代わりにこれを試してください：

predict(modelrbf,set[24,, drop=FALSE])
于 2012-02-12T00:37:37.787 に答える