我知道基于一对一方案的多类svm基于投票方法。这种策略的输出是预测标签。 我需要计算分类函数的数量，在二进制情况下，很容易通过f（x）= wx + b来获得。但我的问题是如何获得f（x）的多类问题manullay。它是否类似于二元问题，只需要从每个问题中取出W和b然后计算f（x）？！ 通过使用kernlab的ksvm函数，“决定”参数给出了上述数量。如何在不使用预测函数的情况下生成此金额？谢谢！
irismodel <- ksvm(Species~.,data=iris,type="C-bsvc",kernel=rbf,C=10, prob.model=TRUE)
fx<-predict(irismodel, newdata = iris[,-5], type = "decision")
fx
[1,] -1.3982580 -1.1850725 -4.22358404
[2,] -1.2750649 -1.1486247 -4.22523983
[3,] -1.4603977 -1.1910251 -3.88688364
[4,] -1.3718116 -1.1492030 -3.78283230
[5,] -1.4330830 -1.1910482 -3.93300606
[6,] -1.1710980 -1.0910910 -3.83914172
[7,] -1.4290407 -1.1480605 -3.70013283
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