Question

我第一次使用R和e1071包和SVM多类！那时我很困惑。目标是：如果我有一个阳光充足的句子;它将被归类为“是”句子;如果我有一个带云的句子，如果我有一个下雨的句子，它将被归类为“可能”; il将被归类为广告“否”。真正的目标是为我的研究做一些文本分类。

我有两个文件：

train.csv：一个有两列的文件/一个是变量数据，另一个是标签。

示例：

                  V1    V2
1              sunny   yes
2        sunny sunny   yes
3  sunny rainy sunny   yes
4  sunny cloud sunny   yes
5              rainy    no
6        rainy rainy    no
7  rainy sunny rainy    no
8  rainy cloud rainy    no
9              cloud maybe
10       cloud cloud maybe
11 cloud rainy cloud maybe
12 cloud sunny cloud maybe

test.csv：在此文件中有待分类的新数据。

示例：

      V1
1  sunny
2  rainy
3  hello
4  cloud
5      a
6      b
7  cloud
8      d
9      e
10     f
11     g
12 hello

按照虹膜数据集的示例（https://cran.r-project.org/web/packages/e1071/e1071.pdf和http://rischanlab.github.io/SVM.html）我创建了我的模型，然后以这种方式测试训练数据：

> library(e1071)
> train <- read.csv(file="C:/Users/Stef/Desktop/train.csv", sep = ";", header = FALSE)
> test <- read.csv(file="C:/Users/Stef/Desktop/test.csv", sep = ";", header = FALSE)
> attach(train)
> x <- subset(train, select=-V2)
> y <- V2
> model <- svm(V2 ~ ., data = train, probability=TRUE)
> summary(model)

Call:
svm(formula = V2 ~ ., data = train, probability = TRUE)


Parameters:
   SVM-Type:  C-classification 
 SVM-Kernel:  radial 
       cost:  1 
      gamma:  0.08333333 

Number of Support Vectors:  12

 ( 4 4 4 )


Number of Classes:  3 

Levels: 
 maybe no yes

> pred <- predict(model,x)
> system.time(pred <- predict(model,x))
   user  system elapsed 
      0       0       0 
> table(pred,y)
       y
pred    maybe no yes
  maybe     4  0   0
  no        0  4   0
  yes       0  0   4
> pred
    1     2     3     4     5     6     7     8     9    10    11    12 
  yes   yes   yes   yes    no    no    no    no maybe maybe maybe maybe 
Levels: maybe no yes

我认为直到现在还可以。现在的问题是：测试数据怎么样？我没有找到任何测试数据。然后，我想也许我应该用测试数据测试模型。我这样做了：

> test
      V1
1  sunny
2  rainy
3  hello
4  cloud
5      a
6      b
7  cloud
8      d
9      e
10     f
11     g
12 hello
> z <- subset(test, select=V1)
> pred <-predict(model,z)
Error in predict.svm(model, z) : test data does not match model !

这里有什么问题？能否请您解释一下我如何使用旧火车模型测试新数据？谢谢

修改

这些是每个文件的前5行.csv

> head(train,5)
                 V1  V2
1             sunny yes
2       sunny sunny yes
3 sunny rainy sunny yes
4 sunny cloud sunny yes
5             rainy  no
> head(test,5)
     V1
1 sunny
2 rainy
3 hello
4 cloud
5     a

Answer 1

列车和测试数据集中的因素在这里有所不同，因此您需要先修复它。

library(e1071)
#sample data
train_data <- data.frame(V1 = c("sunny","sunny sunny","rainy","rainy rainy","cloud","cloud cloud"),
                         V2= c("yes","yes","no","no","maybe","maybe"))
test_data <- data.frame(V1 = c("sunny","rainy","hello","cloud"))

#fix levels in train_data & test_data dataset before running model
train_data$ind <- "train"
test_data$ind <- "test"
merged_data <- rbind(train_data[,-grep("V2", colnames(train_data))],test_data)
#train data
train <- merged_data[merged_data$ind=="train",]
train$V2 <- train_data$V2
train <- train[,-grep("ind", colnames(train))]
#test data
test <- merged_data[merged_data$ind=="test",]
test <- data.frame(V1 = test[,-grep("ind", colnames(test))])

#svm model
svm_model <- svm(V2 ~ ., data = train, probability=TRUE)
summary(svm_model)
train_pred <- predict(svm_model,train["V1"])
table(train_pred,train$V2)

#prediction on test data
test$test_pred <- predict(svm_model,test)
test

希望这有帮助！

Answer 2

我认为问题可能出在您对子集函数的select参数上 - 如果您只执行pred<-predict(model,test)会发生什么？有点难以判断原始数据是有两列（V1，V2）还是最多四列。由于您使用data=train训练/初始化模型，我认为预测测试而不是子集（测试）应该可以解决问题。

预测将适用于SVM，即使测试集中的行数与SVM训练的行数不同......它应该是微不足道的。类似的东西：

test.preds<-predict(some.svm, test)
misclassification.rate<-mean(test.preds != test$V2)

如何使用R e1071 SVM多类测试数据

2 个答案: