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每次尝试实现 ksvm 时,我都会遇到此错误。我的代码:

Train11<- read.csv('Train.csv', head=TRUE) 
Train11 <- (sapply(Train11, as.numeric)) #convert all data to numeric
Train11 <- as.data.frame(Train11)
ModelV2<-ksvm(CityAssessment~., data=Train11, type= "C-svc", kernel="vanilladot", C=0.1,prob.model=TRUE)  
 Setting default kernel parameters  
Error in indexes[[j]] : subscript out of bounds

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!

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2 回答 2

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我遇到了同样的问题,结果我的目标向量中只有一个类。

于 2019-05-26T15:12:03.333 回答
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对于任何将来阅读本文的人。我有同样的问题。

这可能是由于 kernlab 包在内部处理类概率 (prob.model = TRUE) 的方式。如果 n 很小或类严重不平衡,则内部 3 倍 cv 失败,可能是由于 user2173836 描述的原因。

解决方案:

1.) 设置 ksvm(..., prob.model = FALSE)

或者

2.) 只运行具有足够大的 n 和类平衡的模型。对于我的问题,运行许多单个 SVM 作为与 MTL-SVM 的基线比较,我可以跳过这些“坏”任务。

于 2021-06-25T13:32:31.900 回答