返回支持向量机特征系数

Question

我正在尝试从支持向量机返回特征名称和系数。下面是代码。

from sklearn.svm import SVC

svclassifier = SVC(kernel='rbf').fit(X_train, y_train)

svm_coeff_list = np.array(svclassifier.coef_).tolist()

它一直在给我

AttributeError: coef_ is only available when using a linear kernel

Answer 1

这意味着在径向基内核的情况下没有coef_。

SVM 基于支持向量（与特定类相关的最重要的）工作。

如果是rbf内核，你可以使用dual_coef_和support_vectors_。

对于多类，所有 1-vs-1 分类器的系数将由 dual_coef_ 保存。

系数的顺序将是（1 类、2 类）、（1 类、3 类）、...（1 类、n 类）、（2 类、3 类）等等。

如果您想要coef_，则将您的内核更改为线性，但在预测能力的情况下它的功能较弱。