Моделирование распределения видов ошибок с помощью SVM на платформе "dismo"

Question

Я работаю над моделированием среды обитания видов и использую опорную векторную машину (SVM) для анализа с использованием пакета "dismo". Часть данных используется следующим образом -

pa bio1 bio2 bio3 bio13 bio18 bio19 ecoregions
1  1  176  162   81   132   269   154          7
2  1  180  163   82   134   276   126          7
3  1  207  103   58   126   342   102          1
4  1  233  125   89   123   253   262          1
5  1  225  170   60   112   195     1          7
6  1  220  134   57   102   283    17          7

Модель, которую я использовал, была -

lox.svm <- svm(pa~bio1 + bio2 + bio3 + bio13 + bio18 + bio19 + ecoregions, data = training.data)

Я смог оценить модель и рассчитать пороговые значения без каких-либо проблем. Однако, когда я пытался предсказать окончательную карту, я получаю ошибку, и окончательный растр не может предсказать. Код, используемый для прогнозирования, выглядит следующим образом:

loxsvm.pred <- predict(predictors0, lox.svm) 

Я получаю следующие ошибки:

# Error in newdata[, object$scaled, drop = FALSE] : 
    #   (subscript) logical subscript too long
    # In addition: Warning message:
    #  In .local(object, ...) :
    #   not sure if the correct factor levels are used here

Для анализа использовался пакет "e1071".

Было бы хорошо, если бы кто-то мог предложить какую-то меру, чтобы преодолеть эту проблему.