Почему с двумя классами LDA дает только одно измерение?

Question

У меня есть набор данных с 291 строкой и 18 столбцами.

Я новичок в выполнении линейного дискриминантного анализа и хочу применить LDA с пакетом MASS в R. После разделения данных на разделы , Я использую приведенный ниже сценарий.

library(MASS)
# Fit the model
lda.model <- lda(Outcome~., data = train.data,CV = FALSE)
lda.model

Где Outcome - это переменная ответа и принимает два фактора: Win или Loss. Я хочу знать, есть ли какие-либо предопределенные функции, которые нужно добавить в мой код для оптимизации, поскольку я получаю только одно измерение для выходных коэффициентов линейных дискриминантов и никакой доли трассировки, как показано в .

Почему это не было показано с моим собственным кодом?