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据我所知,带有 rbf 核的 SVM 决策函数看起来像 here on slide 22 。
SVM学习后
from sklearn import svm
X = [[0, 0], [1, 1]]
y = [0, 1]
clf = svm.SVC()
clf.fit(X, y)
如何查看决策函数的系数theta_i
?
最佳答案
看看official documentation (请参阅属性部分)。您可能正在寻找dual_coef_
。
>>> from sklearn import svm
>>> X = [[0, 0], [1, 1]]
>>> y = [0, 1]
>>> clf = svm.SVC()
>>> clf.fit(X, y)
>>> clf.dual_coef_
array([[ 1., -1.]])
>>> clf.support_vectors_
array([[ 0., 0.],
[ 1., 1.]])
关于python - 在sklearn中学习SVM后如何使用dual_coef_param?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/20817843/
我是一名优秀的程序员,十分优秀!