在使用分类模型范围内的关联容器之前，我使用 RTextTools 包创建文档术语矩阵 .

我已经回顾了package information和associated articles但是我找不到任何关于如何调整和预测分类模型的结果的指示 . 例如，我正在使用 svm.fit <- train_model(container, "SVM", kernel="linear", cost=1) 构建线性SVM模型 . 我如何可视化 svm.fit ？

理想情况下，我希望获得类似的结果，就像我使用e1071包中的plot.svm一样 . 但是，我不能在这里使用它，因为 class(container) 是 matrix_container 而不是预期的数据帧 .

我正在使用的代码如下 . 谢谢你的帮助 .

#Create Training Container#
    dtMatrix <- create_matrix(cbind.data.frame(Train.df$Keyword1, Train.df$Keyword2), removeSparseTerms=.998)

    Train_container <- create_container(dtMatrix, Train.df$Result, trainSize=1:10000, virgin=FALSE)

    #Create Validation Container#   
    trace("create_matrix", edit=T)
    Validate_dtMatrix <- create_matrix(cbind.data.frame(Validate.df$Keyword1, Validate.df$Keyword2), originalMatrix=dtMatrix)

    predSize = nrow(Validate.df)
    ValidateContainer <- create_container(Validate_dtMatrix, labels=rep(0,predSize), testSize=1:predSize, virgin=FALSE)

    #===SUPPORT VECTOR MACHINE===#
    svm_linear <- train_model(container, "SVM", kernel="linear", cost=1)

    predict_SVM.Linear <- classify_model(ValidateContainer, svm_linear)
r svm text-classification