Pergunta

Estou usando a máquina vetorial de suporte no pacote E1071 para classificar meus dados e deseja visualizar como a máquina realmente faz a classificação. No entanto, ao usar a função plot.svm, recebo um erro que não consigo resolver.

Roteiro:

library("e1071")

data <-read.table("2010223_11042_complete")
names(data) <- c("Class","V1", "V2")

model <- svm(Class~.,data, type = "C-classification", kernel = "linear")
plot(model,data,fill=TRUE, grid=200, svSymbol=4, dataSymbol=1, color.palette=terrain.colors)

Resultado:

plot(model,data,fill=TRUE, grid=200, svSymbol=4, dataSymbol=1, color.palette=terrain.colors)
Error in rect(0, levels[-length(levels)], 1, levels[-1L], col = col) : 
  cannot mix zero-length and non-zero-length coordinates

Traceback:

traceback()
4: rect(0, levels[-length(levels)], 1, levels[-1L], col = col)
3: filled.contour(xr, yr, matrix(as.numeric(preds), nr = length(xr), 
       byrow = TRUE), plot.axes = {
       axis(1)
       axis(2)
       colind <- as.numeric(model.response(model.frame(x, data)))
       dat1 <- data[-x$index, ]
       dat2 <- data[x$index, ]
       coltmp1 <- symbolPalette[colind[-x$index]]
       coltmp2 <- symbolPalette[colind[x$index]]
       points(formula, data = dat1, pch = dataSymbol, col = coltmp1)
       points(formula, data = dat2, pch = svSymbol, col = coltmp2)
   }, levels = 1:(length(levels(preds)) + 1), key.axes = axis(4, 
       1:(length(levels(preds))) + 0.5, labels = levels(preds), 
       las = 3), plot.title = title(main = "SVM classification plot", 
       xlab = names(lis)[2], ylab = names(lis)[1]), ...)
2: plot.svm(model, data, fill = TRUE, grid = 200, svSymbol = 4, 
       dataSymbol = 1, color.palette = terrain.colors)
1: plot(model, data, fill = TRUE, grid = 200, svSymbol = 4, 
       dataSymbol = 1, color.palette = terrain.colors)

Parte do meu arquivo de dados (4488 linhas de comprimento):

-1 0 23.532
+1 1 61.1157
+1 1 61.1157
+1 1 61.1157
-1 1 179.03
-1 0 17.0865
-1 0 27.6201
-1 0 17.0865
-1 0 27.6201
-1 1 89.6398
-1 0 42.7418
-1 1 89.6398

Como estou começando com R, não tenho idéia do que isso significa e como deveria lidar com isso, nem encontrei nada útil em outros lugares.

Foi útil?

Solução

Sem ter certeza do que exatamente causa o problema, eu tentaria transformar o Class coluna para um fator (definindo o tipo como C-classification não será mais necessário) usando algo assim:

data$Class <- as.factor(data$Class)

ou em uma etapa:

model <- svm(as.factor(Class)~.,data, kernel = "linear")
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