SVM decision_function(),
时间: 2023-11-26 18:02:31 浏览: 30
SVM decision_function()是SVM(支持向量机)模型中的一个函数,它用于计算给定输入数据点的决策函数值。该函数返回的值是该数据点到超平面的距离,它可以用来进行分类和回归任务。
在二分类问题中,decision_function()返回的值可以被用来判断数据点是属于哪一类(正类或负类),如果该值大于0,则数据点被分类为正类,否则被分类为负类。在多分类问题中,decision_function()返回的值表示数据点被分类到每个类别的可信度得分,最终选择得分最高的类别作为分类结果。
SVM decision_function()的计算过程是基于SVM训练过程中学习到的超平面模型,它使用了训练集中的支持向量来表示超平面,从而达到对新数据点的分类和回归任务。
相关问题
svm.decision_function
SVM的决策函数是一个用于分类的函数,它将输入数据映射到一个高维空间中,并在该空间中找到一个最优的超平面来分割不同类别的数据。决策函数的输出值表示输入数据点到超平面的距离,正值表示属于一个类别,负值表示属于另一个类别,而距离的大小表示分类的置信度。
decision_function
`decision_function`是一个机器学习中常见的函数,通常用于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算法中。它用来计算样本点到超平面的距离,并根据这个距离来进行分类决策。
在SVM中,我们希望找到一个超平面,将不同类别的样本点分开。`decision_function`函数计算样本点到超平面的有符号距离,即正值表示属于正类别,负值表示属于负类别,距离的绝对值越大表示离超平面越远。
需要注意的是,`decision_function`返回的距离值的具体范围取决于SVM模型的设置和数据的特征缩放。有时候可能会对距离值进行归一化或标准化处理,以便更好地解释和使用。
总结起来,`decision_function`是用于计算样本点到超平面的距离,用于分类决策的函数。