SVM模型中的错误:R中的预处理方法仅限于:BoxCox, YeoJohnson

我在尝试运行一个SVM模型时,遇到了以下错误:

错误:预处理方法仅限于:BoxCox, YeoJohnson, expoTrans, invHyperbolicSine, center, scale, range, knnImpute, bagImpute, medianImpute, pca, ica, spatialSign, ignore, keep, remove, zv, nzv, conditionalX, corr

我不明白哪里出了问题。

svm.model_unigrams = train(outcome ~.                           , data = training_set_unigrams                           , trControl = training_controls                           , method = "svmRadial"                           , preProcess = (training_set_unigrams, method = c("center", "scale"))                           , na.action = na.pass)

回答:

由于您没有提供任何数据,因此我使用了IRIS数据集。

library(caret)data(iris)svm.model_unigrams = train(Species ~., data = iris,                            trControl = trainControl(method = "cv",                                                      number = 5,                                                      allowParallel = TRUE),                            method = "svmRadial",                            preProc = c("center", "scale"),                            na.action = na.pass)

同样,您可以使用其他方法,例如

train(Species ~., data = iris,                           trControl = trainControl(method = "cv",                                                    number = 5,                                                    allowParallel = TRUE),                           method = "svmRadial",                           preProc = c("BoxCox"),                           na.action = na.pass)

Related Posts

神经网络反向传播代码不工作

我需要编写一个简单的由1个输出节点、1个包含3个节点的…

值错误:y 包含先前未见过的标签:

我使用了 决策树分类器,我想将我的 输入 作为 字符串…

使用不平衡数据集进行特征选择时遇到的问题

我正在使用不平衡数据集(54:38:7%)进行特征选择…

广义随机森林/因果森林在Python上的应用

我在寻找Python上的广义随机森林/因果森林算法,但…

如何用PyTorch仅用标量损失来训练神经网络?

假设我们有一个神经网络,我们希望它能根据输入预测三个值…

什么是RNN中间隐藏状态的良好用途?

我已经以三种不同的方式使用了RNN/LSTM: 多对多…

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注