python - 如何从 Python 中的 SVM 分类器中提取支持向量？

Question

我在 python 中使用 SciKit 库中的 LinearSVM 对文本数据进行分类，它运行良好。我的问题是有没有办法找到我的分类器模型的支持向量？我认为我的数据的支持向量将是一个单词列表!

我需要这个，因为我想为不同的文本数据找到分类器的区别特征。 (不同的文本数据如何区分)

提前致谢。

Answer 1

对于 scikit-learn 中的 SVM 案例，您应该能够通过以下方式访问支持向量:

>>> # get support vectors
>>> clf.support_vectors_
array([[ 0.,  0.],
       [ 1.,  1.]])
>>> # get indices of support vectors
>>> clf.support_ 
array([0, 1]...)
>>> # get number of support vectors for each class
>>> clf.n_support_ 
array([1, 1]...)

[来源:http://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html ]