使用R支持向量机预测简单序列

Question

我正在尝试使用支持向量机来预测值序列，例如：

输入0、1、2、3将预测4

由于这个原因，我将此问题作为R中的回归ML问题来处理，这是我的代码：

library("e1071")
x0 <- c(0)
x1 <- c(0, 1)
x2 <- c(0, 1, 2)
x3 <- c(0, 1, 2, 3)
x4 <- c(0, 1, 2, 3, 4)
x5 <- c(0, 1, 2, 3, 4, 5)
x6 <- c(0, 1, 2, 3, 4, 5, 6)
x7 <- c(0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7)

x = c(x0, x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7)
y = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8)

df = data.frame(x, y)
df

svmfit = svm(y ~ ., data = df)
print(svmfit)

此刻，我陷入了如何正确创建输入序列的困境，并且不断收到此错误：

  

data.frame（x，y）中的错误：参数暗示行数不同：   36、8追溯：

     

  
1. data.frame（x，y）
  
2. stop（gettextf（“参数暗示不同的行数：％s” ，. paste（unique（nrows），collapse =“，”）），domain = NA）
  

有人可以帮助我吗？

非常感谢！

Answer 1

问题在于'x'和'y'向量的长度不相等（36，8），并且它不是另一个的倍数，因此不会发生回收。一种选择是rep将'y'向量切成与'x'相同的长度，然后进行svm

df <- data.frame(x, y = rep(y, length.out = length(x))) 
svmfit = svm(y ~ ., data = df)

svmfit

#Call:
#svm(formula = y ~ ., data = df)


#Parameters:
#   SVM-Type:  eps-regression 
# SVM-Kernel:  radial 
#       cost:  1 
#      gamma:  1 
#    epsilon:  0.1 


#Number of Support Vectors:  34