Question

我有一个使用K折交叉验证的SVM模型，我想将每个折叠的结果（交叉验证结果及其对应的实际值和预测值）保存在数组中。因此，我尝试了以下代码，但我一直在努力解决此错误。我的R语言不太好。如果有人可以用此循环解决我的问题，我将不胜感激。

错误：

*tmp* [[j]]中的错误：下标超出范围

我的代码如下：

已编辑

#required Packages
library(rminer)
library("caret")
library("e1071")
#Generating random numbers
B1 <- c(runif(100))
B2 <- c(runif(100))
B3 <- c(runif(100))
AWC<-c(runif(100))#Target variable(respond)
data_scale<-data.frame(B1,B2,B3,AWC)


foldss<-createFolds(data_scale,,k=3)
#creating list and arry for storring the resuls for all folds.
value_svm<-list()
value_svm_all<-array()
cv_ksvm_result<-list()
cv_ksvm_total_result<-array()
#Construct the loop for all process
for(i in 1:3){
for(j in 1:3) {
#crearetest and trainset
dat_terain<-data_scale[(-foldss[[i]]),]
dat_test<-data_scale[foldss[[i]],]
#Build the model
fit_svm<-e1071::svm(AWC~.,data=dat_terain,kernel="radial")
#predict 
AWC_pred<-predict(fit_svm, dat_test)
print(value_svm[[j]])<-AWC_pred
value_svm_all<-cbind(value_svm_all,value_svm[[j]])

cv_ksvm_result[[i]]<- 
mmetric(dat_test$AWC,AWC_pred,c("MAE","RMSE","MAPE","RMSPE",

"RRSE","RAE","COR","R2"))
print(cv_ksvm_result[[i]])
cv_ksvm_total_result<-cbind(cv_ksvm_total_result, cv_ksvm_result[[i]])  
 }
}

Answer 1

您错误的根源是此块：

print(value_svm[[j]])<-AWC_pred

您只需要替换为：

value_svm[[j]]<-AWC_pred

但是，实际上，此代码还有另一个问题。

设置时...

foldss<-createFolds(data_scale,,k=3)

...您打算进行3折，但它仅返回2。createFolds函数将向量作为第一个参数，以获取数据框的行数。提供完整的数据集后，它将占用列数。

我已经进行了必要的调整，现在代码可以正确运行

#required Packages
library(rminer)
library("caret")
library("e1071")
#Generating random numbers
B1 <- c(runif(100))
B2 <- c(runif(100))
B3 <- c(runif(100))
AWC<-c(runif(100))#Target variable(respond)
data_scale<-data.frame(B1,B2,B3,AWC)


foldss<-createFolds(data_scale$AWC,,k=3)
#creating list and arry for storring the resuls for all folds.
value_svm<-list()
value_svm_all<-array()
cv_ksvm_result<-list()
cv_ksvm_total_result<-array()
#Construct the loop for all process
for(i in 1:3){
    #crearetest and trainset
    dat_terain<-data_scale[(-foldss[[i]]),]
    dat_test<-data_scale[foldss[[i]],]
    #Build the model
    fit_svm<-e1071::svm(AWC~.,data=dat_terain,kernel="radial")
    #predict 
    AWC_pred<-predict(fit_svm, dat_test)
    value_svm[[i]]<-AWC_pred
    value_svm_all<-cbind(value_svm_all,value_svm[[i]])

    cv_ksvm_result[[i]]<- 
      mmetric(dat_test$AWC,AWC_pred,c("MAE","RMSE","MAPE","RMSPE",

                                      "RRSE","RAE","COR","R2"))
    print(cv_ksvm_result[[i]])
    cv_ksvm_total_result<-cbind(cv_ksvm_total_result, cv_ksvm_result[[i]])  
}

如何在R中为SVM保存k折的结果

1 个答案: