Hola,
El mensaje es claro: el modelo svmfit no existe, tú has llamado al ajuste
?modelo?. De todas formas, aparte de eso tendrías que especificar qué
dimensiones (variables predictivas) quieres representar. Si miras en la ayuda de
?plot.svm lo tienes explicado.
Esto sí funcionaría:
plot(modelo,df11, LDH ~ INL )
Gracias por proporcionar el código y los datos para poder reproducir el error.
Un saludo,
Emilio L. Cano
> El 16 feb 2023, a las 12:44, Jose Betancourt Bethencourt <betanster en
gmail.com> escribió:
>
> Estimados
> En este modelo no puedo hacer el plot(svmfit,df11 ) #AQUI NO TRABAJA
> Le adjunto Excel
>
>
> library(readxl)
>
> df11
> attach(df11)
>
> df11$fallecido=factor(df11$fallecido)
>
> # Selección de una submuestra del 70% de los datos
> set.seed(101)
> tamano.total <- nrow(df11)
> tamano.entreno <- round(tamano.total*0.7)
> datos.indices <- sample(1:tamano.total , size=tamano.entreno)
> datos.entreno <- df11[datos.indices,]
> datos.test <- df11[-datos.indices,]
>
> # Ejecución del modelo SVM
> modelo <- svm(fallecido~., data=datos.entreno)
>
> # Predicción de los restantes
> prediccion <- predict(modelo,new=datos.test)
>
> # Tabla de confusión.
>
> (mc <- with(datos.test,(table(prediccion,fallecido))))
>
>
> # % correctamente clasificados
> (correctos <- sum(diag(mc)) / nrow(datos.test) *100)
>
>
> plot(svmfit,df11 ) #AQUI NO TRABAJA
>
> Saludos José
> <df11.xlsx>_______________________________________________
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