R 如何为SVM编写预测函数？

我用R中的Dykstra函数解决了我的SVM问题，现在我想写预测部分。 这是一个多分类问题，共有4类。共有7个特征，解决方案是一个向量，其前28个元素是每个类7个特征的权重。其余的都是模型的一部分

我有这个公式

 first class:  U1[j]=W[i]*X[,i]  i= 1,...,7
 second class:  U2[j]=W[i]*X[,i]  i= 8,...,14
 third class:  U3[j]=W[i]*X[,i]  i= 15,...,21
 forth class:  U4[j]=W[i]*X[,i]  i= 16,...,28
      predict class<-max(U1,U2,U3,U4).  per each row of dataframe

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构建模型后，可以使用predict函数创建预测。mtcars数据集的示例代码如下

library("e1071")
svm_model <- svm(mpg ~ wt + hp + cyl + qsec, data=mtcars) # build model
summary(svm_model) # show model summary
predictions <- predict(svm_model,mtcars) # create predictions
predictions # show predictions

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预测和上面一样吗？我怎么能自己写呢？你能发布一些示例代码，包括你是如何构建模型的吗？那会有帮助的。