Question

我在R中为电影评论编码情感分析（康奈尔数据集）。我的火车数据包括1800行和1096列（unigrams，bigrams和trigrams）。测试数据由200行和1096列组成（测试数据的特征与列车数据的特征相匹配）。我正在尝试使用来自caret包的svmRadial训练模型（后者又使用kernlab包）。培训工作正常，我也能从模型中提取重要的功能。但是当我尝试预测新数据集时，它会给我以下错误：

func rotate() {
    // Get last element in the array
    if let last = dice.children.last {
        // Remove the last dice from the SKNode
        last.removeFromParent()
        // Move the last to the front of the array
        dice.insertChild(last, atIndex: 0)
        // Update the positions of the 
        for i in 0..<dice.children.count {
            dice.children[i].position = CGPointMake(CGFloat(i)*(diceSize.width+spacing) , 0)
        }
    }
}

override func touchesBegan(touches: Set<UITouch>, withEvent event: UIEvent?) {        
    for _ in touches {
        rotate()
    }
}

我无法弄清楚为什么我的预测会因此测试数据而失败。（我尝试使用来自插入符号的朴素贝叶进行建模。训练和测试工作完美。）在下面添加我的代码以供参考。非常感谢任何帮助！非常感谢！

In method$predict(modelFit = modelFit, newdata = newdata, submodels = param)   :
kernlab class prediction calculations failed; returning NAs

Answer 1

更改行

docker run --rm -it \
   --user=$(id -u) \
   --env="DISPLAY" \
   --workdir=/app \
   --volume="$PWD":/app \
   --volume="/etc/group:/etc/group:ro" \
   --volume="/etc/passwd:/etc/passwd:ro" \
   --volume="/etc/shadow:/etc/shadow:ro" \
   --volume="/etc/sudoers.d:/etc/sudoers.d:ro" \
   --volume="/tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix:rw" \
   deepaul python test.python

在

trControl = trainControl(method = "cv", number = 5)

在R中从插入符号预测svmRadial时出错

1 个答案: