问题标签 [kernlab]

我正在使用包中的gausspr函数kernlab进行高斯过程分类，并遇到以下错误消息：

votematrix[i, ret > 0] 中的错误：（下标）逻辑下标太长

每当我尝试使用分类器对观察值多于训练集的数据集进行预测时。这是重现此问题的一个非常简单的示例：

有没有其他人遇到过这个问题？除了在较小的测试数据子集上多次调用 predict 之外，关于如何绕过它的任何见解？

谢谢！

我知道基于一对一方案的多类支持向量机是基于投票方法的。该策略的输出是预测标签。我需要计算分类函数的数量，在二进制情况下，可以通过 f(x)=wx+b 轻松获得。但我的问题是如何为多类问题手动获得 f(x)。它是否类似于只需要从每个问题中提取 W 和 b 然后计算 f(x) 的二元问题？！通过使用 kernlab 的 ksvm 函数，“决定”参数给了我上面提到的数量。如何在不使用 predict 函数的情况下产生这个数量？谢谢！

我一直在使用该kernlab软件包，并且在使用预计算内核的ksvm/函数时遇到了问题。predict

我得到的错误信息是：

我查看了错误位置的源代码，发现这是由于列的差异

但是，我使用的对象具有相等的列

然后，我查看了按模型存储的列，发现如下：

我猜模型没有存储任何对象，我理解正确吗？由于 web 中没有使用预计算内核的软件包的好例子，我正在写信寻求您的帮助。

PS：如果需要，我会尽量提供数据进行测试。

我想抑制消息“设置默认内核参数”，但这里讨论的选项都没有做“echo=F”、“warning=F”、“message=F”或使用“invisible”的工作.

我还可以做些什么？当我在 k 折交叉验证循环中执行上述命令时，信息字符串确实扰乱了我的幻灯片的布局。

调整模型时产生的 ROC/Sens/Spec 与模型在同一数据集上做出的实际预测之间似乎存在差异。我正在使用使用 kernlab 的 ksvm 的插入符号。我没有遇到 glm 的这个问题。

这种差异的根源是什么？哪些是“真实的”，交叉验证后的预测？

我想svm用自定义内核构建一个。通常我为此使用 R 包kernlab。因为，我想尝试不同的内核并调整超参数，所以我想使用 nice 包mlr。但是，据我所知，它不支持内核类型选项“矩阵”将自定义内核传递给 ksvm 学习器（“classif.ksvm”）。

有人知道是否有计划解决这个问题吗？或者，如果有另一个包允许自定义内核和漂亮的包装器来调整参数和重采样方法。据我所知，插入符号包也没有采用自定义内核。

我正在使用tm包来创建文档语料库，并且我想使用谱聚类（kernlab包）进行文本分类。

所以，如果我有一个语料库

my_corpus = VCorpus(DirSource(directory="C:/Users/me/Desktop/Documents", pattern="txt")

我想使用specc带有以下参数的函数执行谱聚类

specc(x, centers, kernel)

我把什么作为第一个论点？文档说 x 必须是“要聚类的数据矩阵，或者要拟合的模型的符号描述，或者 kernelMatrix 类的内核矩阵，或者字符向量列表”。但简单地放置my_corpus是行不通的。所以如果你有一个文档库，我很困惑这是如何工作的。

我在插入符号包中的自定义训练模型遇到问题。我需要做一个 SVM 回归，我想找到 SVM 模型的所有参数 - 成本、西格玛和 epsilon。内置版本只有 cost 和 sigma。我已经在这里和这里找到了非常有用的提示，但我的模型仍然无法正常工作。

模型$grid(x = x, y = y, len = tuneLength, search = trControl$search) 中的错误：未使用的参数 (search = trControl$search)

这个错误是我得到的，我的代码在这里。

我找不到任何人，他们有同样的错误并且不知道实际出了什么问题。这段代码几乎就是我在网上找到的并稍作改动的东西。

顺便说一句，这是我的第一篇文章，所以希望它是可以理解的，如果不是，我可以添加更多信息。

我正在使用一个大约有 150000 行和 25 列的数据集。数据由数值变量和因子变量组成。因子变量既是文本又是数字，我需要它们。因变量是一个有 20 个水平的因子。我正在尝试使用kernlabR 中的包构建模型并将其输入到 SVM 中。

按照代码，我收到此错误：

xtrain数据框如下所示：

Gender、Day 和 Period 变量是分类变量（因子），其余变量是数字变量。

我经历了类似的问题，也经历了我的数据集，但我无法识别任何 NA 值或其他错误。

我假设我在变量类型上做错了什么，特别是因素。我不确定如何使用它们，但我看不出有什么问题。任何有关如何解决错误以及可能如何将因子与数值变量一起建模的帮助将不胜感激。

每次尝试实现 ksvm 时，我都会遇到此错误。我的代码：

我不确定我哪里出错了。数据集的尺寸为 686 x 72。数据集中没有任何 NA 值（我已经检查过！），也没有无限值。

非常感谢！