r - R - 具有多个预测的一类 SVM 分类

Question

我有一个包含 X 行和 5 列数据的矩阵。我正在尝试将函数 One-class SVM 与库 kernlab 和 e1071 一起使用。首先，我用值“TRUE”训练分类器 200 行，然后对其余行进行分类 (74)。我的问题是预测部分。因为我有五列，所以分类器独立地预测所有五列，从一行中给出五个预测。它应该使用由 5 列数据组成的单行中的单个 TRUE 或 FALSE 标签进行预测。我怎样才能得到一个标签而不是 5？谢谢。

数据在这里https://www.dropbox.com/sh/blnr3jvius8f3eh/AACOhqyzZGiDHAOPmyE__873a?dl=0名称为“Input.csv”。

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) 

劳尔