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。

相关问题

decision_function_shape

decision_function_shape是指SVM分类器的决策函数的形状。在Scikit-learn中，decision_function_shape有两种取值：'ovr'和'ovo'。'ovr'表示一对多（One-vs-Rest）策略，即将多分类问题转化为多个二分类问题，每个类别都与其他类别进行二分类，最终得到多个二分类器。'ovo'表示一对一（One-vs-One）策略，即将多分类问题转化为多个二分类问题，每个类别都与其他类别进行二分类，最终得到C(C-1)/2个二分类器，其中C为类别数。

decision_function is not available when novelty=False. Use novelty=True if you want to use LOF for novelty detection and compute decision_function for new unseen data. Note that the opposite LOF of the training samples is always available by considering the negative_outlier_factor_ attribute.怎么解决python

这个错误通常发生在你使用 scikit-learn 的 LocalOutlierFactor 模型时，尝试在 novelty=False 的情况下调用 decision_function() 方法时。

LocalOutlierFactor 模型的 decision_function() 方法只适用于 novelty=True 的情况，即用于新的未见过的数据的离群值检测。如果 novelty=False，表示你只是在对已有的数据进行离群值检测，那么就不能使用 decision_function() 方法。

如果你确实需要在 novelty=False 的情况下使用 decision_function() 方法，你可以将模型的 novelty 参数设置为 True，例如：

from sklearn.neighbors import LocalOutlierFactor

clf = LocalOutlierFactor(novelty=True)
clf.fit(X_train)
scores = clf.decision_function(X_test)

这样就可以使用 decision_function() 方法来计算测试数据的离群得分了。需要注意的是，这样做会将模型用于新的未见过的数据，而不是仅用于已有的数据。另外，训练数据的相反LOF值始终可通过考虑 negative_outlier_factor_ 属性获得。