为什么在R中训练SVM时会得到相同的错误值？

在R中训练SVM时得到相同的错误值可能有以下几个可能的原因：

1. 数据预处理问题：在训练SVM之前，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、特征选择、特征缩放等。如果没有正确进行数据预处理，可能会导致相同的错误值。建议使用R中的数据处理库（如dplyr、tidyverse等）对数据进行预处理。
2. 参数设置问题：SVM算法有一些参数需要设置，如核函数类型、正则化参数等。如果参数设置不当，可能会导致相同的错误值。建议使用R中的SVM库（如e1071、kernlab等）提供的默认参数进行训练，或者根据具体情况调整参数。
3. 数据不平衡问题：如果训练数据中正负样本比例严重不平衡，可能会导致相同的错误值。建议使用R中的数据平衡技术（如欠采样、过采样等）来处理不平衡数据。
4. 特征选择问题：如果选择的特征不具有区分度，可能会导致相同的错误值。建议使用R中的特征选择方法（如方差选择、相关性选择等）来选择具有区分度的特征。
5. 模型评估问题：在训练SVM之后，需要对模型进行评估，如计算准确率、召回率等指标。如果评估方法不正确，可能会导致相同的错误值。建议使用R中的模型评估库（如caret、MLmetrics等）进行评估。

总结起来，训练SVM时得到相同的错误值可能是由于数据预处理问题、参数设置问题、数据不平衡问题、特征选择问题或模型评估问题导致的。建议在训练SVM之前，对数据进行预处理，合理设置参数，处理不平衡数据，选择具有区分度的特征，并正确评估模型。