support_vectors_:矩阵(n_SV, n_features) 支持向量,,这句话代表什么意思?
时间: 2024-05-24 07:15:42 浏览: 10
这句话表示在支持向量机算法中,支持向量是一个矩阵,它的大小为 (n_SV, n_features),其中 n_SV 表示支持向量的数量,n_features 表示每个支持向量的特征数。支持向量是指训练数据集中那些离分割超平面最近的样本点,它们对于分类决策起着关键性的作用。在预测时,只有支持向量才会被用来计算分类结果。
相关问题
plt.scatter(svm.support_vectors_[:, 0], svm.support_vectors_[:, 1], color='red', marker='x')这句代码什么意思
这句代码使用了Python中的matplotlib库中的scatter函数,用于绘制散点图。具体来说,它绘制了支持向量机(SVM)分类器中支持向量的散点图。其中,svm.support_vectors_[:, 0]表示SVM分类器中支持向量的X轴坐标,svm.support_vectors_[:, 1]表示SVM分类器中支持向量的Y轴坐标,color='red'表示散点的颜色为红色,marker='x'表示散点的标记为"x"。这句代码的作用是在散点图上标出SVM分类器中的支持向量。
support_vectors是什么意思
在支持向量机(Support Vector Machine,SVM)中,支持向量(support vectors)是指与分割超平面(decision boundary)最近的那些训练数据点。这些数据点对于定义分割超平面的位置非常重要,因为它们决定了超平面的方向和间隔(margin)的大小。在训练过程中,SVM算法会选择支持向量来确定分割超平面的位置,而忽略其它训练数据点。这种方法可以有效地处理高维数据和非线性分类问题。
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