Rの線形SVMから決定境界を取得する方法

線形SVMモデルの方程式を提供できるパッケージが必要です。現在、私はe1071を次のように使用しています：

library(e1071)
m = svm(data, labels, type='C', kernel='linear', cost=cost, probability=FALSE, scale=scale)
w = t(m$coefs) %*% data[m$index,]  #Weight vector
b = -model$rho #Offset

ただし、どのようにしてe1071::svm()ポジティブクラスとネガティブクラスを選択するのかわかりません。そのため、さまざまなデータセットで混乱する可能性があります。この関数がどのクラスがポジティブでどのクラスがネガティブであるかをどのように決定するか誰でも確認できますか？

また、これに適したパッケージはありますか？

$x$$d$

d <- sum(w * x) + b

$d > 0$$x$$+1$$-1$newdata

predict(m, newdata)

または

predict(m, newdata, decision.values = TRUE)

パッケージe1071からSVMを使用する場合は注意が必要です。e1071libsvmの問題を参照してください。質問。Rの他のいくつかのSVMパッケージは、kernlab、klaRおよびsvmpathです。この概要を参照してください：Aのサポートベクターマシン A. KaratzoglouおよびD. Meyer。