标签： r svm libsvm kernlab
我使用线性内核在RI am中使用kernlab包用于svm，这样我就可以直接检查特征向量的重要性，即我的变量。使用这些特征向量的系数，我需要计算模型中各种因素的权重，以便我们可以评估svm在我的特征空间中绘制的线性分离平面。基本上我想用转置（w）* x + b来计算w。有人可以建议做什么。我使用字段alpha和b和apha索引并尝试逻辑计算权重向量，但要验证我是否正确计算我试图在测试样本上预测其正确的预测分数，这与预测的值不匹配内置预测功能。如何计算权重？