解释代码 svc.coef_ svc.intercept_
时间: 2024-05-27 11:11:05 浏览: 16
`svc.coef_` 和 `svc.intercept_` 是支持向量机模型对象(`svc`)的属性,用于获取模型的系数和截距。
`svc.coef_` 属性是一个数组,表示每个特征对应的系数。在线性核函数下,支持向量机模型的分类决策函数为:
f(x) = w^T * x + b
其中,w 是每个特征的系数组成的向量,b 是截距。
`svc.intercept_` 属性是一个浮点数,表示分类决策函数的截距 b。
相关问题
w = svc.coef_[0] a = -w[0]/w[1] xx = np.linspace(5,30) yy = a * xx - (svc.intercept_[0])/w[1]
这段代码实现了什么功能?
这段代码实现了使用支持向量机(SVM)分类器对二维数据进行分类,并在图表上绘制出分类边界。具体来说,代码中的`svc`是已经训练好的SVM模型,`w`是SVM模型的权重向量,`a`是分类边界的斜率,`xx`是横坐标的取值范围,`yy`是纵坐标的取值范围。通过计算得到`yy`的值,然后将`xx`和`yy`作为横纵坐标绘制在图表上,即可得到分类边界。
from sklearn import svm import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt data = np.concatenate(np.random.randn(30,2)-[-2,2],np.random.randn(30,2)+[-2,2]) target = [0] * 30 + [1] * 30 clf = svm.SVC(kernel='linear') clf.fit(data, target) w = clf.coef_[0] a = -w[0] /w[1] print("参数w:", w) print("参数a:", a) print("支持向量:", clf.support_vectors_) print("参数 coef_:", clef.coef_) xx =np.linspace(-5,5) yy = a * xx - (clf.intercept_[0] / w[1]) b= clf.support_vectors_[0] yy_Pos =a * xx+(b[1] -a * b[0]) b= clf.support_vectors_[-1] yy_Pos = a* xx+(b[1] - a * b[0]) plt.plot(xx, yy, 'r-') plt.plot(xx, yy_Neg, 'k--') plt.plot(xx, yy_Pos, 'k--') plt.scatter(clf.support_vectors_[:,0], clf.support_vectors_[:, 1]) plt.scatter(data[:, 0], data[:, 1], c=target, cmap=plt.cm.coolwarm) plt.xlabel("X") plt.ylabel("Y") plt.title("Support Vector Classification") plt.show()
这是一个简单的使用 SVM 进行二分类的例子。代码中使用了 sklearn 库中的 svm 模块,生成了一些随机的二维数据,并将其分为两个类别。然后使用 svm.SVC() 创建了一个 SVM 分类器,并使用 fit() 方法对数据进行训练。接下来,通过获取 clf.coef_ 属性得到分类器的权重系数,进而计算出直线的斜率 a。然后,通过获取 clf.intercept_ 和 clf.support_vectors_ 等属性,计算出分割两类的直线的截距和支持向量,并将其绘制在图像上。
需要注意的是,代码中的 yy_Pos 计算可能有误,应该是 yy_Neg。正确的写法应该是:
```python
yy_Neg = a * xx - (clf.intercept_[0] / w[1]) - (b[1] - a * b[0]) / w[1]
b = clf.support_vectors_[-1]
yy_Pos = a * xx - (clf.intercept_[0] / w[1]) - (b[1] - a * b[0]) / w[1]
```
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