R SVM 预测函数什么都不返回

Question

我正在尝试使用 SVM 解决 R 中的回归问题。我正在尝试根据 5 个因素 R498、P499、T500、Y501 和 H505 预测概率 NB。该模型似乎毫无问题地建立在我的训练数据集上，但使用相同模型对我的测试数据集调用预测不会返回任何结果。我不能分享我的数据，因为它是机密的，但我可以告诉你五个因素已正确初始化并且响应被正确地认为是双精度类型。我正在加载的 csv 中没有丢失数据。

library(caret)
index <- createDataPartition(mydata$NB, p = .70, list = FALSE)
train <- mydata[index,]
test <- mydata[-index,]
library(nnet)
model <- svm(NB ~ R498 + P499 + T500 + Y501 + H505, data = train, kernel="linear")
summary(model) 

Call:svm(formula = NB ~ R498 + P499 + T500 + Y501 + H505, data = train, kernel = "linear") Parameters:SVM-Type:  eps-regressionSVM-Kernel:  linearcost:  1gamma:  0.01041667 epsilon:  0.1 Number of Support Vectors:  3185

predict(model, newdata=test)

# output:
> named numeric(0)