kernlab包中ksvm多类分类结果问题

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在用ksvm()函数对数据进行三分类，通过选择不同核函数、调整参数Cost和cross值后，训练误差和交叉检验误差发生变化。
在选择核函数与调整参数后，模型的训练结果达到什么样时可以接受呢？




在进行预测时，得到测试集的分类结果后，怎么求预测结果的F值？
并且预测结果可以可视化吗？plot只能对二分类的情况画图，那么在多分类的情况下有可视化功能吗？

初学SVM想试试看，关于多分类图形可视化问题，其他的SVM包可以实现吗？
感谢帮助！！

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关键词：kernlab Lab SVM Cross Ross cross 模型

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