支持向量机的预测远离

回答: 支持向量机的预测远离主要是基于支持向量机的决策边界和支持向量的位置确定的。在支持向量机中，决策边界是通过支持向量来决定的。支持向量是训练样本中对决策边界起决定性作用的样本点。当新的测试样本远离支持向量时，其预测可能会偏离决策边界，导致预测的结果与实际结果不一致。同时，支持向量机还受到样本不均衡问题的影响，可以通过调整参数class_weight来解决这个问题。另外，支持向量机还有一些属性和接口可以用于进一步了解和分析模型，比如n_support_属性返回每个类别的支持向量个数，coef_属性返回每个特征的重要性系数，intercept_属性返回决策边界的截距等等。总之，支持向量机的预测结果可能会受到支持向量和决策边界的位置影响，以及样本不均衡问题的影响。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [(8) 支持向量机（下）(模型评估指标、ROC曲线)](https://blog.csdn.net/m0_56676945/article/details/130475139)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [机器学习基础 SVM（支持向量机）](https://blog.csdn.net/mengxianglong123/article/details/125241711)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]