问题描述:
1、使用sklearn中的SVR方法,如何根据已拟合的参数得到决策函数?
2、使用这个决策函数可以计算某个样本到超平面的距离么?
补充:
sklearn中的SVR在回归的模型拟合后,可以得出以下几个参数:
1、支持向量
2、支持向量系数
3、决策函数的常数。
限于本人基础较弱,请大神详细解释,非常感谢~
问题描述:
1、使用sklearn中的SVR方法,如何根据已拟合的参数得到决策函数?
2、使用这个决策函数可以计算某个样本到超平面的距离么?
补充:
sklearn中的SVR在回归的模型拟合后,可以得出以下几个参数:
1、支持向量
2、支持向量系数
3、决策函数的常数。
限于本人基础较弱,请大神详细解释,非常感谢~