Scikit-learn决策函数的等效版本

Question

在scikit learn中，可以用rbf核训练一个OneClassSVM；它将提供一个“决策函数”，当提供新的数据进行预测时，它会告诉你从新数据点到分离超平面的距离；（但是解释对我来说并不重要；更多关于here）

在R中有一个等价的“决策函数”吗？你知道吗

下面是python的一个示例：

from sklearn import datasets
from sklearn.svm import OneClassSVM
iris = datasets.load_iris()
svm = OneClassSVM(kernel='rbf',random_state=1)
svmTrained = svm.fit(iris.data)
svmPred = svm.predict(iris.data[1,:].reshape(1,-1))
svmDist = svm.decision_function(iris.data[1,:].reshape(1,-1))

我对在R中复制这个很感兴趣，但是我被困在svmDist。。。这是R的一个开始：

attach(iris)
x <- subset(iris, select=-Species)
svmTrained = svm(x, y = NULL, type = "one-classification", kernel = "radial")
svmPred = predict(svmTrained, newdata = x[1,], type = "probability", 
decision.values = TRUE)
#svmDist = ?

<这个> EM>可以把EME>埋在试图把C++ here翻译成R的时候。我将在时间允许的时候用PZZ来解释，但是希望在我从未听说过的一些模糊的包中已经存在了一些东西。你知道吗