我不能训练我的数据使用支持向量机训练功能的支持向量机

我正在建立一个有因子变量但数字条目的模型。我将它们转换为数字。当我尝试用SVM径向内核构建模型时，我收到了一些我不明白的奇怪消息。以下是我所做的。我不能训练我的数据使用支持向量机训练功能的支持向量机

Subset of data 
class ac_000  ad_000 ag_007 
neg  2130706438 280  25896 
neg  228   100  292936 
pos  42328  856  51190 
neg  24   24  0 
neg  370   346  0 
pos  1534  1388 794698 

factorconvert <- function(f){as.numeric(levels(f))[f]} 
DF[, 2:4] <- lapply(DF[, 2:4], factorconvert) 

SVM 
ctrl<-trainControl(method="repeatedcv"), 
repeats=5, 
summaryFunction=twoClassSummary, 
classProbs=TRUE) 

Train and Tune the SVM 
svm.tune <- train(x=trainX, y= trainData$Class,method = "svmRadial", 
tuneLength = 9, preProc =c("center","scale"),metric="ROC",trControl=ctrl) 

Error in if (any(co)) { : missing value where TRUE/FALSE needed In 
addition: Warning message: In FUN(newX[, i], ...) : NAs introduced by 
coercion. 

any(is.any(DF)).

我还用na.omit（）删除了数据中的所有NA。我重新检查了数据。没有缺失值存在。我需要帮助。

来源

2016-09-25 M. Max

请至少包含一部分数据，以使问题具有可重现性。没有这个，很难帮助你。看看[帮助中心]（http://stackoverflow.com/help/mcve）。谢谢！ – lrnzcig

实际数据的大小是多少？ – abhiieor

1.检查factorconvert的结果。它可能无法正常工作。它不符合您提供的数据。 2.输入一些原始数据。这个集合太小而无法测试。如果您不想使用您的数据，请尝试使用GermanCredit数据（包含在插入程序包中）或其他一些数据集复制错误。 – phiver

如果您直接希望将数据集中的字符串转换为数字形式而不分栏，可能会发生这种情况。我想你可能想在使用“factorconvert()”转换后检查你的数据，并检查第一列是否包含任何NA值。让我知道这是否解决您的问题。

来源

2017-01-13 09:53:57 BoyInDaBox89

我不能训练我的数据使用支持向量机训练功能的支持向量机

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