Я успешно тренировал модель SVM с каретой. Но когда мне пришлось применить эту модель в тестовом наборе, это не сработало.
Мне нужна помощь в перекрестной проверке этой модели.
pred_valid <- predict(model,testDat,type = "prob")
дал это предупреждение:
Warning message:
In method$prob(modelFit = modelFit, newdata = newdata, submodels = param) :
kernlab class probability calculations failed; returning NAs
Я пробовал использовать другую модель, например rf (случайный лес), и ее прогноз для тестового набора работал хорошо.
...
set.seed(111)
trainids <- createDataPartition(extr$Clase,list=FALSE,p=0.7)
trainDat <- extr[trainids,]
testDat <- extr[-trainids,]
predictors <- c('list of predictors')
response <- "Clase"
#{r train}
set.seed(256)
model <- train(trainDat[,predictors],trainDat[,response],method="svmRadial",
trControl=trainControl(method="cv"),importance=TRUE)
print(model)
# {r prediction}
prediction <- predict(sentinel,model)
spplot(prediction)
## Here the problem
pred_valid <- predict(model,testDat)
У меня есть модель, но я не могу обработать ее на моем тестовом наборе и выполнить перекрестную проверку.
Буду признателен за любую помощь и / или советы по ее решению.