python - Python scikits 学习 - 分离超平面方程

Question

分离超平面的方程是W.X + b = 0。

对于scikit-learn 中的支持向量机，分离超平面是如何得出的？a' ' 和 ' '是什么w意思？

Answer 1

在 scikit-learn 中，coef_属性保存线性模型的分离超平面的向量。它具有(n_classes, n_features)if n_classes > 1(multi-class one-vs-all) 和(1, n_features)二进制分类的形状。

在这个玩具二元分类示例中，n_features == 2, 因此w = coef_[0]是与超平面正交的向量（超平面完全由它 + 截距定义）。

为了在 2D 情况下绘制这个超平面（2D 平面的任何超平面都是 1D 线），我们想要找到 a f，如y = f(x) = a.x + b. 在这种情况下a是直线的斜率，可以通过 计算a = -w[0] / w[1]。