我想为相对大量的数据（150M）运行SVM分类（带二进制响应）。因此，我对训练数据集（Say about 50,000）进行了采样，并使用svm{e1071}中的R构建了模型。现在我想将结果应用于整个数据集。我不知道如何在R中加载和运行如此大的数据集。所以，我需要的是从R中提取模型参数并在另一个平台上运行它。换句话说，我想为整个数据获得相同的weight.svm（概率）：
model.svm = svm(as.factor(response) ~.,data=predictors, probability=TRUE)
predict.svm= predict(model.svm,predictors,probability=TRUE)
weight.svm = data.frame(attr(predict.svm,"probabilities"))
有什么建议吗？任何简单的文本/参考，以显示此预测函数如何在SVM中工作？我应该从model.svm对象中提取哪些值，例如model.svm$SV等等？