Como obter limites de decisão do SVM linear em R?

Estou precisando de um pacote que possa me dar a equação para um modelo SVM linear. Atualmente estou usando o e1071 assim:

library(e1071)
m = svm(data, labels, type='C', kernel='linear', cost=cost, probability=FALSE, scale=scale)
w = t(m$coefs) %*% data[m$index,]  #Weight vector
b = -model$rho #Offset

No entanto, não tenho certeza de como e1071::svm()seleciona classes positivas e negativas, por isso acho que isso pode estragar outros conjuntos de dados. Alguém pode confirmar como essa função decide qual classe é positiva e qual é negativa?

Além disso, existe um pacote melhor para isso?

Para o ponto de dados seu SVM calcula o valor da decisão da seguinte maneira:$x$$d$

d <- sum(w * x) + b

Se , o rótulo de é , caso contrário, é . Você também pode obter rótulos ou valores de decisão para a matriz de dados dizendo$d > 0$$x$$+1$$-1$newdata

predict(m, newdata)

ou

predict(m, newdata, decision.values = TRUE)

Seja cauteloso ao usar o SVM do pacote e1071, consulte Problema com o e1071 libsvm? questão. Vários outros pacotes SVM para R são kernlab, klaR e svmpath, consulte esta visão geral: Support Vector Machines in R por A. Karatzoglou e D. Meyer.