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機器學習sklearn（72）：演算法例項（二十九）分類（十六）SVM（七）sklearn.svm.SVC（六） 使用SVC時的其他考慮（選）

阿新 • • 發佈：2021-07-01

1 SVC處理多分類問題：重要引數decision_function_shape

2 SVM的模型複雜度

3 SVM中的隨機性：引數random_state

4 SVC的重要屬性補充

#屬性n_support_:呼叫每個類別下的支援向量的數目
clf_proba.n_support_
#屬性coef_：每個特徵的重要性，這個係數僅僅適合於線性核
clf_proba.coef_
#屬性intercept_：檢視生成的決策邊界的截距
clf_proba.intercept_
#屬性dual_coef_：檢視生成的拉格朗日乘數
clf_proba.dual_coef_
clf_proba.dual_coef_.shape

 
#注意到這個屬性的結構了嗎？來看看檢視支援向量的屬性
clf_proba.support_vectors_
clf_proba.support_vectors_.shape
#注意到dual_coef_中生成的拉格朗日乘數的數目和我們的支援向量的數目一致
#注意到KKT條件的條件中的第五條，所有非支援向量會讓拉格朗日乘數為0 #所以拉格朗日乘數的數目和支援向量的數目是一致的
#注意，此情況僅僅在二分類中適用！

5 一窺線性支援向量機類LinearSVC

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