如何在R中得到SVM模型的系数和p值
我想知道是否有办法从如何在R中得到SVM模型的系数和p值,r,svm,r-caret,R,Svm,R Caret,我想知道是否有办法从e1071包中获取svmLinear方法中的所有系数和p值。我尝试了summary（modelname），但没有成功。 以下是我的支持向量机模型的代码，其中包含10倍交叉验证： library("e1071") library("caret") load(df) ## my dataset ctrl <- trainControl(method = "repeatedcv", number = 10, savePredictions = TRUE) ## 10 fold
e1071summary（modelname）library("e1071")
library("caret")
load(df) ## my dataset
ctrl <- trainControl(method = "repeatedcv", number = 10, savePredictions = TRUE) ## 10 fold cross validation
fitsvm <- train(Attrition ~., data=df, method = "svmLinear", trControl = ctrl) ##train model
summary (fitsvm)
Length Class Mode
1 ksvm S4
库（“e1071”）
库（“插入符号”）
加载（df）##我的数据集
ctrlSVM不假设概率模型，因此不存在Std错误或p。价值观
不过，你可以得到系数。在e1071
包中，alpha*y
存储在fit$coefs
中，支持向量存储在fit$SV
中。你必须小心如何提取它们。如果只有二元分类，则分离平面b+w1*x1+w2*x2+…=0的系数仅为：
w = t(fit$SV) %*% fit$coefs
b = -fit$rho
如果只有二维要素，则可以使用以下方法打印分隔线：
abline(-b/w[2], -w[1]/w[2])
对于多类来说，这有点棘手。您可以查看有关如何从coefs和SV中提取w
和b
的详细说明。svmLinear in caret使用kernlab软件包。要访问ksvm类信息，可以使用fitsvm$finalmodel@coef对于系数。p值不是计算出来的。@非常感谢！我不知道kernlab的事。我尝试了您编写的代码，但它给出了“错误：尝试从没有插槽的基本类（“NULL”）的对象获取插槽“coef”。
abline(-b/w[2], -w[1]/w[2])