ksvm的结果怎么样？

Question

我已获得以下代码：

breast.svr=ksvm(Diagnosis~.,data=breast.train,kernel="rbfdot",C=4)
pred.svr=predict(breast.svr,newdata=breast.test)
tabel <- table(breast.test[,1],pred.svr)/nrow(breast.test)
tabel[1,2] + tabel[2,1]

结果是：

Support Vector Machine object of class "ksvm" 

SV type: C-svc  (classification) 
 parameter : cost C = 4 

Gaussian Radial Basis kernel function. 
 Hyperparameter : sigma =  0.149121426557224 

Number of Support Vectors : 99 

Objective Function Value : -143.4679 
Training error : 0.028947 

我知道我可以通过以下方式从该模型中提取大量信息：

coef(breast.svr)

但我不知道该怎么办？我怎么解释这个？我怎样才能从这个模型中得到：f（x）= ......？更具体地说，我怎么能说出哪些重要的预测变量？

Answer 1

核心SVM本质上并不是很容易解释。每个内核都使用许多预测变量，因此很难说哪个预测变量很重要。如果您关心可预测性，请尝试使用线性回归或其他可解释的模型。