Существует ли функция R для перекрестной проверки модели SVM (пакет каретки)? - PullRequest
0 голосов
/ 01 мая 2019

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.

...