R 使用相同结果值时与e1071中的SVM不一致

我有一个数据帧testdf

dput（testdf）

当我使用漏掉一个交叉验证将其放入e1071时，我会得到不一致的结果，这取决于我是否这样做

kernelfn <- "linear"
y.svm <- rep(NA, nrow(testdf))
for (i in 1:nrow(testdf)) {
    testset <- testdf[i, ]
    trainset <- testdf[-i, ]
    model.svm <-
        svm(
            **trainset$status**~.,
            data = trainset,
            type = "C-classification",
            kernel = kernelfn
        )
    y.svm[i] <- as.character(predict(model.svm, testset))
}
> table(testdf$status, y.svm)
   y.svm
     0  1
  0 17  9
  1 10 21

在预测中，为什么会出现这种不一致？我做厕所的时候做错什么了吗

---

谢谢

无论哪种情况，您都没有正确指定型号。第一个调用以某种方式通过，但第二个调用没有按预期通过。要查看我说的内容，请在这两种情况下都使用

as.character（predict（model.svm，testset[，1:21]）

。第二个模型使用

status

作为功能。在这两种情况下，您都没有正确指定模型。第一个调用以某种方式通过，但第二个调用没有按预期通过。要查看我说的内容，请使用

as.character（predict（model.svm，testset[，1:21]）

在这两种情况下。第二个模型使用

状态

作为特征。

kernelfn <- "linear"
y.svm <- rep(NA, nrow(testdf))
for (i in 1:nrow(testdf)) {
    testset <- testdf[i, ]
    trainset <- testdf[-i, ]
    model.svm <-
        svm(
            **trainset$status**~.,
            data = trainset,
            type = "C-classification",
            kernel = kernelfn
        )
    y.svm[i] <- as.character(predict(model.svm, testset))
}
> table(testdf$status, y.svm)
   y.svm
     0  1
  0 17  9
  1 10 21

kernelfn <- "linear"
y.svm <- rep(NA, nrow(testdf))
for (i in 1:nrow(testdf)) {
    testset <- testdf[i, ]
    trainset <- testdf[-i, ]
    model.svm <-
        svm(
            **trainset[,22]**~.,
            data = trainset,
            type = "C-classification",
            kernel = kernelfn
        )
    y.svm[i] <- as.character(predict(model.svm, testset))
}

> table(testdf$status, y.svm)
   y.svm
     0  1
  0 26  0
  1  0 31

> identical(testdf$status, testdf[,22])
[1] TRUE