我正在使用scikit-learn库中的LinearSVC，我想知道是否有可能以某种方式提取我的模型在训练后使用的向量来进行预测。试图谷歌一段时间但没有任何运气。有人知道吗？ 最佳答案 不幸的是，似乎没有办法做到这一点。LinearSVC调用liblinear(seerelevantcode)但不检索向量，仅检索系数和截距。一种替代方法是将SVC与“线性”内核(libsvm而不是基于liblinear的内核)一起使用，还有poly、dbf和sigmoid内核支持这个选项:fromsklearnimportsvmX=[[0,0],[1

我正在尝试使用scikit-learn中的LinearSVC对象进行以下简单分类。我试过同时使用0.10和0.14版本。使用代码:fromsklearn.svmimportLinearSVC,SVCfromnumpyimport*data=array([[1007.,1076.],[1017.,1009.],[2021.,2029.],[2060.,2085.]])groups=array([1,1,2,2])svc=LinearSVC()svc.fit(data,groups)svc.predict(data)我得到输出:array([2,2,2,2])但是，如果我将分类器替换为sv

我正在尝试预测测试数组的类，但出现以下错误以及堆栈跟踪:Traceback(mostrecentcalllast):File"/home/radu/PycharmProjects/Recommender/Temporary/classify_dict_test.py",line24,inprintclassifier.predict(test)File"/home/radu/.local/lib/python2.7/site-packages/sklearn/linear_model/base.py",line215,inpredictscores=self.decision_func

我使用来自scikitlearn(LinearSVC)的线性SVM来解决二进制分类问题。我知道LinearSVC可以给我预测的标签和决策分数，但我想要概率估计(对标签的信心)。由于速度原因，我想继续使用LinearSVC(与具有线性内核的sklearn.svm.SVC相比)使用逻辑函数将决策分数转换为概率是否合理？importsklearn.svmassuppmach#Fitmodel:svmmodel=suppmach.LinearSVC(penalty='l1',C=1)predicted_test=svmmodel.predict(x_test)predicted_test_sc