是否有R中的多類SVM的直接實現（e1071）

Question

我有五個類，我想使用SVM（e1071包）進行分類。我可以看到使用SVM進行二元分類的一些很好的例子，但是，對於多類支持，一些成員建議使用One_Vs_Rest或One_vs_One二元分類器中的任一個，然後將它們組合起來以獲得最終預測。是否有多種類的直接實現（這兩種方法都適用於我）可用？

Answer 1

是的，現在，我得到了解決方案。我使用了R的基本幫助文件，並使用e1071實現了One_vs_One Multiclass，它非常簡短，並且有清晰的註釋。

library(xlsx) 
library(gdata) 
data(iris) 
library(e1071) 
library(caTools) 

##---------- Split the overall dataset into two parts:70% for training and 30% for testing----------- 
index_iris<-sample.split(iris$Species,SplitRatio=.7) 
trainset_iris<-iris[index_iris==TRUE,] 
testset_iris<-iris[index_iris==FALSE,] 
y <- testset_iris$Species 

##---------- Now Create an SVM Model with the training dataset-------------------- 
model <- svm(Species ~ ., data = trainset_iris) 
# print(model) 
# summary (model) 

##-------------Use the model to predict the test dataset so that we can find the accuracy of the model----- 
pred <- predict(model,testset_iris) 
table(pred, y) 

##-------------- Compute decision values and probabilities-------------- 
pred <- predict(model, testset_iris, decision.values = TRUE) 
attr(pred, "decision.values")