r - 使用KSVM(kernlab)在R中使用3个或更多类变量创建2D图

我正在尝试使用SVM在library（kernlab）中创建2D图，但是它出现了图函数
仅适用于二进制分类。我希望能够绘制3个（或更多）组，如下例所示。

我的数据的结构就像虹膜数据一样，因此我将用它来说明。

拟合模型后：

 fit.ksvm <- ksvm(Species~., data=iris, kernel= "rbfdot", prob.model=TRUE)
 fit.ksvm

我对ksvm使用plot函数：

plot(fit.ksvm, data=iris)

并得到以下消息：

> plot(fit.ksvm, data=iris)
  Error in .local(x, ...) :
  plot function only supports binary classification

当我尝试使用双向分类进行类似的分析时，便会生成该图。因此，我认为问题是多个小组。谁能想到一种创建二维“热图”的方法，类似于下面的方法，但是使用具有三个（或更多）类的SVM分类模型吗？

two-way SVM classification
x <- rbind(matrix(rnorm(120),,2),matrix(rnorm(120,mean=3),,2))
y <- matrix(c(rep(1,60),rep(-1,60)))

svp <- ksvm(x,y,type="C-svc")
plot(svp,data=x)

最佳答案

您可以使用e1071库

library(e1071)
m <- svm(Species~., data = iris)
plot(m, iris, Petal.Width ~ Petal.Length, slice = list(Sepal.Width = 3, Sepal.Length = 4))