как расширить наименьший квадрат классификатора для мультикласса

Question

Я хотел бы реализовать классификатор линейных наименьших квадратов, и у меня возникли некоторые трудности в 2 аспектах:

1. Как мне проверить точность в этом случае? Я разделил% для обучения и другой% для тестирования, но я не уверен, как это оценить. Я вычислил f(x) = sum(c*K(x,xi)), и с помощью sign(f) я смог получить прогноз, верно? но как распространить его на% теста, чтобы получить точность модели?

2. А как бы расширить его на сценарий мультикласса?

Заранее спасибо.

Я использую R, и это то, что я до сих пор кодировал:
x_train - это данные моего поезда, а y_train - метки {-1,1}.

K<-gausskernel(X=x_train,sigma=1)
c<-solve((dim(x_train)[1]*diag(dim(x_train)[1])+K),y_train)

f<-matrix(0,nrow=nrow(K),ncol=1)
for(j in 1:dim(K)[1]){
  for (i in 1:dim(K)[1]){
    f[j,]<- f[j,] + c[i]*K[j,i]

  }
}