decision_function未解析
时间: 2023-07-04 17:13:59 浏览: 39
`decision_function` 是一个函数,它通常用于支持向量机(SVM)算法中。它用于计算一个样本到分类超平面的距离,这个距离越大,说明这个样本被正确分类的可信度越高。
如果你在使用 `decision_function` 函数时遇到了未解析的问题,可能是因为你没有正确地包含相关的头文件或链接相关的库。你需要包含支持向量机相关的头文件,以及链接相关的库文件。具体来说,你需要在代码中包含以下头文件:
```c++
#include <svm.h>
```
并且在编译时链接 `libsvm` 库,例如:
```sh
g++ your_code.cpp -o your_exe -lsvm
```
这样就可以使用 `decision_function` 函数了。如果还有问题,请提供更具体的错误信息和代码片段,我可以帮助你更好地解决问题。
相关问题
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。
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。