Question

我尝试在e1071包中使用SVM创建我的模型创建的图。

构建模型的代码，预测和构建混淆矩阵

ptm <- proc.time()
svm.classifier = svm(x = train.set.list[[0.999]][["0_0.1"]],
                  y =  train.factor.list[[0.999]][["0_0.1"]],
                 kernel ="linear")

pred = predict(svm.classifier, test.set.list[[0.999]][["0_0.1"]], decision.values = TRUE)
time[["svm"]] = proc.time() - ptm

confmatrix = confusionMatrix(pred,test.factor.list[[0.999]][["0_0.1"]])
confmatrix

train.set.list和test.set.list包含几个条件的测试和训练集。 train和set factor有每个集合的真实标签。 Train.set和test.set都是documenttermmatrix。

然后我试图看到我的数据的情节，我尝试了

plot(svm.classifier, train.set.list[[0.999]][["0_0.1"]])

但我收到了消息：
“plot.svm中的错误（svm.classifier，train.set.list [[0.999]] [[”0_0.1“]]）：缺少公式。“

我做错了什么？即使不在svm函数中使用公式参数

，混淆矩阵似乎对我也不错

Answer 1

如果没有给定代码运行，很难确切地说出问题所在。我的猜测，给定

?plot.svm

说

选择可视化二维的公式。仅在使用两个以上输入变量时才需要。

是您的数据有两个以上的预测变量。你应该在你的情节函数中指定：

plot(svm.classifier, train.set.list[[0.999]][["0_0.1"]], predictor1 ~ predictor2)

使用DocumentTermMatrix绘制SVM模型（e1071包）

1 个答案: