machine-learning - 了解一类 SVM 决策函数输出

Question

我有一个一类分类问题，我使用了一类 SVM。我打印了决策函数数据，这是我得到的:

[[ -3.37130521e+10]
 [  5.90432823e+13]
 [  4.73564603e+13]
 ..., 
 [  4.08249382e+11]
 [  4.68541816e+12]
 [  4.03591773e+11]]

我该如何理解这一点？这些相当大的数字意味着什么？

Answer 1

这些是样本到模型学习到的分离超平面的距离。 predict 方法通过将正距离解释为 +1 并将负距离解释为 -1 来使用这些值。