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svmの識別関数を得たい

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kr_

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 実現したいこと

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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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

    回答有り難うございます。
    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??

    キャンセル

  • 2018/06/22 07:16 編集

    確かに、それを使えばいいみたいですね(回答書いたときdual_coef_が何なのかいまいちよくわかっていなかった)。識別関数に落とし込むには情報が足りないと思ってスルーしてましたが、足りてました(追記したサイト)。誤回答だったので、ごめんなさい

    キャンセル

  • 2018/06/22 11:27

    ありがとうございます。
    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。

    キャンセル

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