スパース行列を使用したSVMモデルのトレーニング

Question

データフレーム（10430 X 1415）を行列パッケージを使用してスパース行列に変換しました。データをトレーニングデータとテストデータにサンプリングしました。私は、スパース行列を使用してSVMモデル（ 'e1071'）を構築したいと思います。いずれかが結果を得るのを助けてください。以下は私が試しているコードです。

library('e1071') 

svm.model<-svm(trainData[,"Target"] ~.,data= trainData,kernel='linear', scale=FALSE) 

Error: "cannot coerce class "structure("dgCMatrix", package = "Matrix")" to a data.frame"

またTESTDATA上の機能を予測使用する方法を提案してください。

library(Matrix) 
library(SpareM) 
sMatrix <- Matrix(data=as.matrix(trainData), sparse=TRUE) 

次に、あなたがあなたの列車のデータが正しい形式を持っていることを確認しなければならない予測するために、あなたのSVMモデル

svm.model <- svm(trainData[,"Target"] ~., data=sMatrix, kernel="linear") 

にそれを使用することができます。あなたがこれを行うことができスパース行列を作成するには

Answer 1

predicted <- predict(svm.model, testData)