Построение нескольких катерогенных переменных с использованием модели SVM - PullRequest
Новая
       3

Построение нескольких катерогенных переменных с использованием модели SVM

0 голосов
/ 27 февраля 2019

Размеры данных - 515 строк на 26 столбцов. 26-й столбец, содержащий 5 категориальных переменных: Speed1, Speed2, Speed3, Speed4, Speed5, каждая из которых содержит 103 строки / 5 столбцов данных, при объединении становится 515 строк / 25 столбцов.. 

svm_linear.model <- svm(Speeds ~ ., data=S7_tr_S , kernel ="linear",cost=.01)


svm_linear.model

Call:
svm(formula = Speeds ~ ., data = S7_tr_S, kernel = "linear", cost = 0.01)

Parameters:
   SVM-Type:  C-classification 
 SVM-Kernel:  linear 
       cost:  0.01 
      gamma:  0.04 

Number of Support Vectors:  370

svm_linear.pred <- predict(svm_linear.model, S7_te_S[,1:25])


plot(svm_linear.model, S7_tr_S$Speeds)

****Error in if (is.null(formula) && ncol(data) == 3) 
{ : missing value where TRUE/FALSE needed****

Цель состоит в том, чтобы построить машины линейных векторов поддержки, но у меня есть более 3 категориальных переменных.

...