名称错误（ret2）<；-罗恩斯:'；名称'；属性[2000]的长度必须与向量[1605]的长度相同

建立支持向量机模型

model<- svm(SeriousDlqin2yrs~., IAStrain)
predictedY <- predict(model, IAStest)
Error in names(ret2) <- rowns: 
'names' attribute [2000] must be the same length as the vector [1605]

我读过很多关于同一类问题的帖子。这个问题主要是关于

---

变量的数据类型。但在我的情况下，这不是问题。

除了我的评论之外，最有可能的问题是数据中的

NA

predictedY <- predict(model, IAStest[!rowSums(is.na(IAStest)),])

---

predictedY除了我的评论之外，您的数据中的
NA
很可能是问题所在

predictedY <- predict(model, IAStest[!rowSums(is.na(IAStest)),])

predictedY此问题似乎与您的测试集有关。您是否可以尝试减少测试集，使错误仍然发生？例如，将测试集拆分为暂停，并在发生错误的一半继续。之后通过dput（..）
的输出，以便能够再现。另外：您使用了哪个库
e1071
？谢谢您的回答。我确实将日期分割为多个小数据帧，但仍然得到相同的错误。IASTEST1但您能否在问题出现错误的地方添加5到10行？这样我们可以重现您的问题。此问题似乎与您的测试集有关。您是否可以尝试减少测试集，使错误仍然发生？例如，将测试集拆分为暂停，并在发生错误的一半继续。之后通过dput（..）

的输出，以便能够再现。另外：您使用了哪个库

e1071

？谢谢您的回答。我确实将日期分割为多个小数据帧，但仍然得到相同的错误。IASTEST1但您能否在问题出现错误的地方添加5到10行？这样我们可以重现你的问题。非常感谢。它确实解决了这个问题。NA值是原因。请允许我再问一个问题。在构建模型之前进行缩放是一种良好的做法。如果是的话，什么样的比例对我的问题是理想的，对角线比例或其他一些比例，如对数等。是的，建议看。根据要素类型线性或z分数缩放。然而，这个决定更多的是一门艺术，而不是一门科学。我非常感谢你的帮助。非常感谢。它确实解决了这个问题。NA值是原因。请允许我再问一个问题。在构建模型之前进行缩放是一种良好的做法。如果是的话，什么样的比例对我的问题是理想的，对角线比例或其他一些比例，如对数等。是的，建议看。根据要素类型线性或z分数缩放。然而，这个决定更多的是一门艺术，而不是一门科学。我非常感谢你的帮助。