svmの識別関数を得たい
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python3の質問です。scikit-learnの
svmを使用していて、svm.SVCした後の識別関数を得たいのですが
どうにかして得ることはできないのでしょうか。
rbfカーネルを使用している非線形SVMです。
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checkベストアンサー
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線形ならcoef_を見れば良いですね。
sklearn.svm.SVC — scikit-learn 0.19.1 documentation
RBF（ガウシアンカーネル）だと、無限次元の写像先で考える訳にはいきませんし、元の空間では判別できないからカーネルトリックで飛ばしている訳で、ちょっと筋が悪そう。一応SVC.decision_functionというメソッドがあり、分離超平面とデータとの距離は計算できるので、具体的なデータを突っ込めば「どんな感じなのか」はわかります。
と思っていましたが
ごめんなさい、dual_coef_で良かったです（ちゃんと見ていなかった）。
ここの「学習されたパラメーターの意味」のところが参考になりました。
Scikit-learnによるサポートベクターマシン
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2018/06/22 06:12
URLも添付していただきありがとうございます。
同じように dual_coef_ がメソッドがあるのですが、これでは良くないということでしょうか？？
2018/06/22 07:16 編集
2018/06/22 11:27
丁寧に参考になるURLもいただいてありがとうございました。