SVC model 超平面参数
时间: 2023-08-24 13:14:03 浏览: 84
19第19章 支持向量机(Python 程序及数据).rar
SVC(Support Vector Classifier)模型的超平面参数包括权重向量和偏置项。权重向量表示超平面的方向和斜率,而偏置项则表示超平面与原点之间的距离。
在二分类问题中,假设超平面的方程是 w·x - b = 0,其中 w 是权重向量,x 是输入特征向量。则超平面的法向量是 w,法向量的长度是 ||w||,超平面到原点的距离是 |b|/||w||。
对于线性可分的情况,SVC模型会找到一个最优的超平面,将不同类别的样本点分开。这个最优的超平面由支持向量决定,支持向量是离超平面最近的样本点。
如果数据不是线性可分的,SVC模型可以通过使用核函数将数据映射到高维空间,从而在高维空间中找到一个线性可分的超平面。常用的核函数包括线性核、多项式核和径向基函数(RBF)核。
请注意,SVC模型是一种基于支持向量机(SVM)的分类器,用于解决二分类问题。
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