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。

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。

AttributeError: 'SVC' object has no attribute 'support_vectors_'

AttributeError: 'SVC' object has no attribute 'support_vectors_'是一个错误提示，意味着在使用SVC（支持向量机分类器）对象时，尝试访问属性'support_vectors_'时出现了问题。这个属性通常用于存储支持向量机分类器的支持向量。

可能的原因是你没有正确地训练SVC对象或者没有正确地调用相应的方法。在使用SVC对象之前，你需要确保已经对其进行了训练，并且调用了fit()方法来拟合训练数据。

以下是一些可能的解决方法：
1. 确保你已经正确地导入了SVC类，例如：from sklearn.svm import SVC。
2. 确保你已经正确地创建了SVC对象，例如：svc = SVC()。
3. 在训练SVC对象之前，确保你已经准备好了训练数据和标签。
4. 使用fit()方法对SVC对象进行训练，例如：svc.fit(X_train, y_train)，其中X_train是训练数据，y_train是对应的标签。
5. 在尝试访问'support_vectors_'属性之前，确保已经成功地训练了SVC对象。