r - 预测丢弃 svm 观察

Question

我在Titanicpredict数据集上使用了支持向量机，并且在将函数与我的模型一起使用时无法预测某些观察结果。

library(e1071)
library(data.table)
library(ISLR)
titanic.index <- sample(891, 600)

titanic.train <- dat[index]
titanic.test <- dat[-index]

titanic. fit <- svm(Survived ~ Pclass + Sex + SibSp, data = train, kernel = "polynomial") 
titanic.preds <- predict(fit, newdata = test)
titanic.preds
length(titanic.preds)

每当我在我的 comp 上运行它时，我都会得到 220 到 240 个预测，但它们显然是测试数据中的 291 个观察值。这些预测变量没有任何缺失的观察结果。更奇怪的是，当我使用包auto中的数据集构建 SVM 时ISLR，不会出现同样的问题。

data("Auto")

auto <- as.data.table(Auto)

auto[, mileage := ifelse(auto[, mpg] > median(auto[, mpg]), 1, 0)]
auto[, mileage := factor(mileage)]


auto.index <- sample(392, 200)

auto.train <- auto[auto.index]
auto.test <- auto[-auto.index]

auto.fit <- svm(mileage ~ ., data = auto.train)
auto.preds <- predict(auto.fit, newdata = auto.test)

auto.preds
length(auto.preds)

我不知道为什么会这样。非常感谢您提供的任何见解！

标签： rsvm