r - R - 複数の予測による 1 クラス SVM 分類

Question

X 行とデータを含む 5 列の行列があります。ライブラリkernlabとe1071で関数One-class SVMを使用しようとしています。まず、分類器を値「TRUE」で 200 行トレーニングし、次に残りの行 (74 行) を分類します。私の問題は予測部分です。5 つの列があるため、分類子は 5 つの列すべてを個別に予測し、1 つの行から 5 つの予測を行います。5 列のデータで構成される 1 つの行から、1 つの TRUE または FALSE ラベルで予測する必要があります。5 ではなく 1 つのラベルを取得するにはどうすればよいですか? ありがとう。

データはhttps://www.dropbox.com/sh/blnr3jvius8f3eh/AACOhqyzZGiDHAOPmyE__873a?dl=0で、名前は「Input.csv」です。

read.csv("Input.csv") 
feature=1 
len=200 
library(kernlab) 
set.seed(1984) 
svp <- svm(as.integer(tag[1:len,feature]),matrix("TRUE",nrow=length(1:len),ncol=1),typ‌​e="one-svc",kernel='laplacedot',C=100,scaled=c()) 
ypred = predict(svp,as.integer(tag[(len+1),feature])) 
print(ypred) 

ラウル