python scikits学习 - 分离超平面方程

Question

分离超平面方程是W.X + b = 0。

对于support vector machine in scikit-learn，如何导出分离超平面？ 'a'和'w'是什么意思？

Answer 1

在scikit-learn coef_属性中保存线性模型的分离超平面的向量。它的形状为(n_classes, n_features)如果n_classes > 1（多等级一对一）和(1, n_features)二进制分类。

在这个玩具二进制分类示例中，n_features == 2，因此w = coef_[0]是与超平面正交的向量（超平面完全由它定义+截距）。

要在2D情况下绘制该超平面（2D平面的任何超平面都是一维线），我们希望找到f，如y = f(x) = a.x + b。在这种情况下，a是线的斜率，可以通过a = -w[0]/w[1]来计算。