RI で svm の kernlab パッケージを使用しています。線形カーネルを使用しているため、変数である特徴ベクトルの重要性を直接確認できます。これらの特徴ベクトルの係数を使用して、の重みを計算する必要があります。モデル内のさまざまな要因により、svm が特徴空間に描画する線形分離面を評価できます。基本的に、w を transpose(w)*x + b で計算したいと思います。誰かが何をすべきか提案してください。フィールド alpha と b および apha インデックスを使用して、重みベクトルを論理的に計算しようとしましたが、正しく計算されているかどうかを検証するために、テスト サンプルで正しい予測スコアを予測しようとしましたが、これは、組み込みの予測機能。重みを計算する方法は？