我已经成功地用插入符号训练了SVM模型。但是当我不得不在测试集中应用该模型时，它就不起作用了。 我想要一些帮助来对该模型进行交叉验证。
pred_valid <- predict(model,testDat,type = "prob")
发出此警告消息：
Warning message:
In method$prob(modelFit = modelFit, newdata = newdata, submodels = param) :
kernlab class probability calculations failed; returning NAs
我曾尝试在插入符号中使用其他模型，例如rf（随机森林），并且其对测试集的预测效果很好。
...
set.seed(111)
trainids <- createDataPartition(extr$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)
我有一个模型，但是无法在测试集上使用它，也无法进行交叉验证。 任何帮助和/或建议解决它将不胜感激。