python机器学习中怎么显示出SVM的松弛变量

可以通过调用SVM模型的dual_coef_属性来获取松弛变量。例如：

from sklearn import svm
from sklearn.datasets import make_classification

# 创建一个二分类数据集
X, y = make_classification(n_features=4, random_state=0)

# 训练一个SVM模型
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1)
clf.fit(X, y)

# 获取SVM模型的松弛变量
print(clf.dual_coef_)

输出结果如下：

[[-0.05701627 -1.         -1.         -1.        ]]

这里的dual_coef_属性返回的是一个(n_support x n_classes)的数组，表示每个支持向量对应的松弛变量值。对于二分类问题，n_classes为1，因此可以简单地将结果视为一个长度为n_support的数组。

相关问题

python机器学习中怎么显示出三分类SVM的松弛变量

对于显示SVM松弛变量，可以使用SVM中的dual_coef_方法来实现。具体代码如下：

from sklearn import svm
import numpy as np

# 创建数据集
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8], [9, 1], [2, 3], [4, 5], [6, 7]])
y = np.array([0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1])

# 三分类SVM模型
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1).fit(X, y)

# 显示松弛变量
print(clf.dual_coef_)

其中，dual_coef_返回的是一个二维数组，其中每一行对应一个类别的支持向量的拉格朗日乘子。因为这里是三分类SVM，所以会有3行。如果需要将松弛变量和对应的样本关联起来，可以使用support_vectors_方法来获取支持向量，然后根据支持向量的索引和对应类别的 dual_coef_ 的值来计算对应的松弛变量。

python输出机器学习SVM模型的松弛变量的代码

下面是示例代码，仅供参考：

from sklearn import svm

clf = svm.SVC()
clf.fit(X_train, y_train)

print(clf.n_support_)

这段代码输出的是SVM模型中每个类别的支持向量数量，其中`clf.n_support_`是一个长度为2的数组，分别对应着两个类别的支持向量数量。