一种简单线性VSM分类器的训练问题

Question

我的代码：

library(kernlab)
 letter_classifier <- ksvm(letter ~ ., data = letters_train,
                       kernel = "vanilladot")

错误：

在.local(x，.)：No > Support中设置默认内核参数错误。您可能想要在>加法:警告消息:在.local(x，.)：NAs中通过>强制引入参数。

Answer 1

检查letters_train的结构。

支持向量机用于连续和分类变量分析，并且您的变量之一(字母)很可能仍然是一个字符变量。将其更改为“因素”，再试一次。

Answer 2

我也遇到过同样的问题。我使用的csv来自https://github.com/stedy/Machine-Learning-with-R-datasets/raw/master/letterdata.csv下面的链接，当我使用信函时，它显示了这个错误消息。

letter_classifier <- ksvm(字母~、数据= letters_train、内核= "vanilladot")在.local(x，.)中设置默认内核参数错误:没有找到支持向量。您可能还想更改参数:警告消息:在.local(x，.)：NAs中通过强制方式引入

然而，当我把信改为as.factor(字母)时，它就起作用了。