R：分类器的一般参数公式的使用

Question

在R中，formula是分类器的常见参数，例如glm，tree和svm。但是，作为Sklearn的用户，在使用Sklearn中的数据向SVM提供时，我找不到像formula这样的参数。

例如，document of SVM in Scikit-learn

中的块代码

>>> from sklearn import svm
>>> X = [[0, 0], [1, 1]]
>>> y = [0, 1]
>>> clf = svm.SVC()
>>> clf.fit(X, y)  
#SVC(C=1.0, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0, degree=3,
#gamma=0.0, kernel='rbf', max_iter=-1, probability=False, random_state=None,
#shrinking=True, tol=0.001, verbose=False)

另一方面，在R

中的包e1071中

data(cats, package = "MASS")
m <- svm(Sex~., data = cats)

参数Sex~.作为训练SVM的公式，使用Scikit-learn时则不然。

然后我很好奇在R中训练SVM时指定formula背后的特殊原因。因为我们不必在Sklearn中这样做。