scikit-learn - LinearSVC.coef_ 中的 n_classes 顺序

Question

我正在使用 LinearSVC 将文本数据分为 3 类。输入数据是每个单词的 tfidf 分数。我有兴趣看到单词对分类的“贡献”。第一个问题是我可以使用 coef_ 吗？该文件指出:

coef_ : array, shape = [n_features] if n_classes == 2 else [n_classes, n_features]

因此，我假设“n_classes”对应于文档可以分类的 3 个类中的每一个，并且 n_features 是我的 tfidf 特征的系数值。假设是这样，coef_ 中的类的顺序是什么？如何将数组中的每一行与我的一个类匹配？

谢谢，

缺口

Answer 1

在不深入研究源代码的情况下，我相信您的问题有两个答案:

类是排序的。因此，如果您有类(class) ['a', 'b', 'C']，那么您的类(class)顺序将是 ['C','a','b']。 (这可能看起来很奇怪，但是在 Python 和 .sort() 中创建该列表。这就是顺序。)

有一个几乎没有证件的类(class)成员，LinearSVC().classes_ ，它保存类使用的顺序(参见 this method documentation )。