svm错误测试数据是否与模型不匹配？
SVM（支持向量机）是一种常用的机器学习算法，用于进行分类和回归任务。在使用SVM进行模型训练时，错误测试数据与模型不匹配可能是其中的一个原因，但并不是唯一的原因。
错误测试数据与模型不匹配可能出现在以下几种情况下：
- 特征不匹配：SVM模型的训练依赖于输入数据的特征，如果测试数据的特征与训练数据的特征不匹配，就会导致错误。例如，如果模型训练时使用的特征是图像的像素值，而测试数据是文本数据，那么就会出现特征不匹配的情况。
- 数据分布不匹配：SVM模型的性能受到数据分布的影响，如果测试数据的分布与训练数据的分布不匹配，就可能导致错误。例如，如果模型训练时使用的是平衡的数据集，而测试数据是不平衡的数据集，就可能导致错误。
- 参数选择不当：SVM模型中有一些参数需要进行选择，如核函数的选择、正则化参数的选择等。如果选择的参数不合适，就可能导致错误。例如，选择了不适合数据分布的核函数，就可能导致错误。
- 数据预处理不当：在使用SVM模型之前，通常需要对数据进行预处理，如特征缩放、特征选择、数据平衡等。如果预处理不当，就可能导致错误。例如，如果没有对数据进行特征缩放，就可能导致某些特征对模型的影响过大，而其他特征的影响较小。
为了解决错误测试数据与模型不匹配的问题，可以采取以下措施：
- 检查数据特征：确保测试数据的特征与训练数据的特征相匹配，如果不匹配，可以考虑对测试数据进行特征转换或选择合适的特征。
- 检查数据分布：分析测试数据的分布是否与训练数据的分布相似，如果不相似，可以考虑对测试数据进行采样或调整模型参数以适应不同的数据分布。
- 参数调优：通过交叉验证等方法选择合适的参数，以提高模型的性能和泛化能力。
- 数据预处理：对测试数据进行与训练数据相同的预处理步骤，确保数据的一致性和可比性。
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当我尝试使用经过训练的模型时，我得到这个错误:测试数据与模型不匹配。我不是这一切发生的原因。train = dat[train_ind, ]library('e1071')
svmfit = svm
浏览 13提问于2017-12-31得票数 1
然后，我有一个测试数据集的20部电影具有相同的栏。然后我跑并接受
Predict.svm中的错误(svm_model，测试)：测试数据与模型不匹配！从类似的帖子来看，错误似乎是因为培训和测试数据集之间的级别不匹配。这是真的，我通过比较str(test)和str(train)来证
浏览 0提问于2018-03-18得票数 0
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string 我使用String-to-Word Vector将其转换为一袋单词，运行SVM现在我有了我的测试数据，我想要预测他们的标签，我不知道。同样，它的头信息是相同的，但对于每个类，它都标有一个问号(?)我再一次对它进行了预处理，字符串到单词向量，类与训练数据处于相同的位置。我转到“分类”菜单，加载我训练过的SVM模型，选择“提供的测试数据”，加载测试数据</e
浏览 2提问于2013-03-16得票数 1
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测试数据由200行1096列组成(测试数据的特征与列车数据的特征相匹配)。我正在尝试使用插入符包中的svmRadial训练一个模型(反过来使用kernlab包)。训练效果很好，我也能够从模型中提取重要的特征。但是，当我尝试预测一个新的数据集时，它给出了以下错误：kernlab class prediction
浏览 0提问于2016-01-18得票数 2
我试图使用e1071包中的svm运行一个分类模型。分类变量称为“段”，这是一个具有6个层次的因子变量。数据框架中还有另外三个因素变量，其余都是数字变量。, data = training.data, cost = 1, kernel = 'linear', 模型运行得很好Parameters:SVM-Kernel:
浏览 2提问于2014-10-08得票数 2
我已经使用带有训练数据集的RTextTools包在R中创建了一个文本分类支持向量机模型。SVM<-train_model(train_container,"SVM")
使用saveRDS(SVM,file="SVM.rds")函数将上述内容保存在本地。在未来的一段时间内，我想使用这个预先训练的模型来预测新生成的数据的分类(newdata与训练数据相同)，而不是再次训练模型并在其上运行测试数据</em
浏览 1提问于2017-05-26得票数 0
matrix,train$TagId,trainSize=1:x, testSize=(x+1):nrow(train),virgin=FALSE)
maxent_results <- classify_models(containerclassify_models(container,maxent_model)
write.csv(maxent
浏览 0提问于2019-04-09得票数 0
) => {}).catch((e) => {});
我得到了一个错误
浏览 2提问于2018-07-13得票数 7
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我正在尝试构建一个模型，它结合了来自dataframe的数值特征和来自dataframe的文本特性。然而，我遇到了很多困难，成功地组合了这些特性，使用这些特性进行培训，然后测试这些特性。svm = SGDClassifier(loss='hinge', penalty='l2', svm.fit(X_train, y_train)
浏览 0提问于2019-02-18得票数 0
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2回答
首先，我尝试使用write.svm函数导出我的模型。我有模型文件和比例文件。我已经使用svm-scale -r model_file test_data扩展了我的测试数据，然后应用了svm-predict。但是我在R和libsvm中得到的结果是不同的。然后我尝试用我的训练数据训练libsvm，我再次得到了与e1071不同的预测。附注:我正在使用支持向量机的eps-回归类型
浏览 0提问于2013-01-16得票数 0
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我试图根据svm训练的模型来预测值。这就是我的培训和测试数据的样子：r00 r01 r02 r03
tuned <- svm(A ~., data = train[,c("A",featvecs[f,])], gamma = 0.01, cost = 10, kernel= "r
浏览 2提问于2016-10-13得票数 0
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我有两个数据集，一个训练数据集和一个测试数据集，我正在使用训练数据集和R上的tidymodels包创建一个SVM，作为SVM工作流的一部分，我正在进行特征选择，以选择5个表现最好的特征。然后，我尝试使用测试数据集来测试这个SVM。然而，当我试图预测测试数据集的分类时，尽管测试数据集中的变量与模型预测器匹配，但我还是收到了"The following required columns are missing&
浏览 5提问于2021-04-07得票数 0
我的训练部分如下：import numpy as np
bin_n = 16 svm_type = cv2.SVM_C_SVC,affine_flags = cv2= cv2.SVM()
svm.train(trainData,respon
浏览 11提问于2017-08-22得票数 1
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3回答
我开发了一个支持向量机模型，用于使用以下参数检测列车数据集中的欺诈：gamma.optimal <- 0.02svm_model1，我在一个测试数据集中对我的svm_model1进行了评估，以获得欺诈总量：sum(response)，它等于30.080美元：
predictions <- exp(predict(svm_model1对这些结果感到满意的是，我尝试执行相同的R脚本和相同的测试数据集，使用
浏览 2提问于2016-07-28得票数 2
1回答
SVM预测值下降
、、
我在一个数据集上运行支持向量机模型，它在列车/拟合模型上运行得很好。但是，当我为预测/测试数据运行它时，由于某种原因，它似乎是在丢弃行，当我试图将'pred_SVM‘返回到数据集中时，长度是不同的。下面是我的代码 SVM_swim <- svm(racetime_mins ~ event_date+ event_month +year
#Predict Race_Time Usi
浏览 0提问于2019-07-27得票数 0
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在R中使用e1071中的svm :我有以下代码：pred.svm1<-predict(svm1,data=Test,probability=TRUE)attr(pred.svm1,"probability")
浏览 0提问于2012-12-17得票数 1
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支持向量机的最小化问题可以写成-
据我所知，选择参数使C\sum_{i = 1}^{m}{[y^icost_1(\theta^Tx^i) + (1-y^i)cost_0(\theta^Tx^i)]}部件成为0。我们关注的是第二部分。
他说认为，较大的C会导致较低的偏差和较高的方
浏览 0提问于2020-08-16得票数 2
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在使用GATE工具对训练数据运行机器学习算法(SVM)后，我想在测试数据上对其进行测试。我的问题是，我是否应该使用相同的训练数据进行测试，同时，模型如何从测试数据中提取实体，而测试数据没有使用训练数据中学习到的注释进行注释。
浏览 2提问于2014-08-28得票数 0
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为了了解不同机器学习模型的性能，在训练中考虑了不同数量的特征，对五种不同的机器学习模型进行了测试。这些模型分别是线性回归(LR)、贝叶斯岭(BR)、最近邻(NN)、随机森林(RF)和支持向量机(SVM)回归。测试数据集的确定系数(R2)用来表示经过训练的机器学习模型的性能。这些模型的精度依次为: RF>BR~LR~SVM>NN。前8位特征要求获得较好的射频精度，之后的精度几乎与顶级功能的数量无关。BR、LR和SVM
浏览 0提问于2020-06-16得票数 1
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我在python中创建了一个简单的Keras深度学习模型。训练中变量的总no为195，而未见的测试数据为181，所有输入字段都是分类的(由一个热编码转换)。由于看不见的测试数据有一些不同的类别，这就是为什么在一个热编码字段与train不匹配的原因。
因此，在对未见测试数据进行预测时，模型给出了以下误差。有什么出路吗？
浏览 0提问于2019-06-21得票数 1
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