svm.decision_function

SVM的决策函数是一个用于分类的函数，它将输入数据映射到一个高维空间中，并在该空间中找到一个最优的超平面来分割不同类别的数据。决策函数的输出值表示输入数据点到超平面的距离，正值表示属于一个类别，负值表示属于另一个类别，而距离的大小表示分类的置信度。

相关问题

clf.decision_function

clf.decision_function是一个机器学习中的函数，用于计算样本点到分类超平面的距离，可以用来判断样本点属于哪个类别。在支持向量机（SVM）中，分类超平面是通过训练数据集中的支持向量确定的。clf.decision_function返回的值越大，表示样本点越可能属于正类，反之则越可能属于负类。

svc.decision_function

svc.decision_function是SVM分类器中的一个方法，用于计算每个样本点到分类超平面的距离，可以用来判断样本点的分类情况。具体来说，对于二分类问题，如果decision_function的值大于，则该样本点属于正类，否则属于负类。对于多分类问题，decision_function返回的是每个样本点到各个分类超平面的距离，最终分类结果取距离最大的那个类别。