Проблемы при создании модели SVM с линейным ядром - PullRequest
Новая
       19

Проблемы при создании модели SVM с линейным ядром

0 голосов
/ 06 мая 2020

Я новичок в R, пытался создать модель SVM с линейным ядром.

Вот код:

библиотека (e1071) 

svm.narrow.margin <- svm(Diagnosis~., 
                 data = biomed,
                 type = "C-classification",
                 cost = 1.0,
                 kernel = "linear")

Однако это возвращает это сообщение об ошибке:

Ошибка в if (any (as.integer (y)! = y)) stop («зависимая переменная должна иметь факторный или целочисленный тип для режима классификации.»): отсутствует значение где требуется ИСТИНА / ЛОЖЬ Дополнительно: Предупреждающее сообщение: В svm.default (x, y, scale = scale, ..., na.action = na.action): NA, введенные принуждением

Я запустил тот же набор кодов в R Studio Cloud, и он отлично работает, что сбивает с толку.

Хэлп, пожалуйста!

1 Ответ

0 голосов
/ 10 мая 2020

Давайте попробуем воссоздать проблему и пройдемся по ее решению.

Это работает: 

 svm_works <- svm(Species~., data = iris, type = "C-classification", cost = 1.0, 
             kernel = "linear")

> svm_works

Call:
svm(formula = Species ~ ., data = iris, type = "C-classification", cost = 1, 
    kernel = "linear")


Parameters:
   SVM-Type:  C-classification 
 SVM-Kernel:  linear 
       cost:  1 

Number of Support Vectors:  29

Результат для SVM должен быть классификатором или фактором в терминах R, например Species. 

> str(iris)
'data.frame':	150 obs. of  5 variables:
 $ Sepal.Length: num  5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6 5 4.4 4.9 ...
 $ Sepal.Width : num  3.5 3 3.2 3.1 3.6 3.9 3.4 3.4 2.9 3.1 ...
 $ Petal.Length: num  1.4 1.4 1.3 1.5 1.4 1.7 1.4 1.5 1.4 1.5 ...
 $ Petal.Width : num  0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.3 0.2 0.2 0.1 ...
 $ Species     : Factor w/ 3 levels "setosa","versicolor",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...

Давайте посмотрим, что произойдет, когда мы изменим предиктор на нефакторную переменную. Это приведет к вашей ошибке. 

#Change predictor to non-factor, like Sepal.Length

> svm_not_work <- svm(Sepal.Length~., data = iris, type = "C-classification", 
 cost = 1.0, kernel = "linear")
            
Error in svm.default(x, y, scale = scale, ..., na.action = na.action) : 
  dependent variable has to be of factor or integer type for classification mode.

Вероятно, у вашего классификатора, или предиктора, или y в формуле (y~., data=data) (все это синонимы) есть проблема.

...