在sklearn中进行SVM学习后如何使用dual_coef_param？

Question

据我所知，rbf内核的SVM决策函数看起来像here on slide 22。

在SVM学习之后

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？

Answer 1

查看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.]])

Answer 2

我发现如果将类[0,1]作为libsvm的标签给出，那么将生成sv_coef来确定0类。但是如果我们给出[1,0]，那么将为1个类生成sv_coef。