R SVM：回归需要数值因变量

我有以下数据

scorer<-function(points){
        points["scores"] <- as.vector((points$X-5)^2+(points$Y-5)^2-9)
        points["class"]<-(as.vector(  points$scores<0 ))
        points
}
dt<-scorer(data.frame(X=c(0,1,5,20,5,3,9,3,5,5),Y=c(0,9,9,0,-18,3,4,5,7,4)))

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来自的建议确实有效

请查看

类型

参数说明

支持向量机可以用作分类机、回归机或分类机 新颖性检测。默认设置取决于y是否为因子 对于类型为C分类或eps回归

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类型

参数说明

支持向量机可以用作分类机、回归机或分类机 新颖性检测。默认设置取决于y是否为因子 对于类型为C分类或eps回归

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使用您的数据集，您可以使用svm方法进行分类

但是，如果您绝对想要进行回归，请尝试将变量“class”转换为数字形式，它可以取值1表示负分数，取值0表示正分数

function(points) {

points["scores"] <- as.vector((points$X-5)^2+(points$Y-5)^2-9)
                   points["class"]<-as.vector(  ifelse(points$scores<0 ,1,0))
                   points
                 }
dt<-scorer(data.frame(X=c(0,1,`enter code here`5,20,5,3,9,3,5,5),Y=c(0,9,9,0,-18,3,4,5,7,4)))
svm(class~.,dt)

功能（点）{
点[“分数”]使用您的数据集，您可以使用svm方法进行分类

但是，如果您绝对想要进行回归，请尝试将变量“class”转换为数字形式，它可以取值1表示负分数，取值0表示正分数

function(points) {

points["scores"] <- as.vector((points$X-5)^2+(points$Y-5)^2-9)
                   points["class"]<-as.vector(  ifelse(points$scores<0 ,1,0))
                   points
                 }
dt<-scorer(data.frame(X=c(0,1,`enter code here`5,20,5,3,9,3,5,5),Y=c(0,9,9,0,-18,3,4,5,7,4)))
svm(class~.,dt)

功能（点）{
点[“分数”]尝试指定您希望分类而不是回归：
model尝试指定您希望分类而不是回归：
model请阅读并格式化代码。请阅读并格式化代码。
function(points) {

points["scores"] <- as.vector((points$X-5)^2+(points$Y-5)^2-9)
                   points["class"]<-as.vector(  ifelse(points$scores<0 ,1,0))
                   points
                 }
dt<-scorer(data.frame(X=c(0,1,`enter code here`5,20,5,3,9,3,5,5),Y=c(0,9,9,0,-18,3,4,5,7,4)))
svm(class~.,dt)