Порядок занятий в n_support_ (sklearn svm)

Question

В документации sklearn SVM SVC Я пытался выяснить, в каком порядке классов атрибут n_support_ дает число векторов поддержки.Я не мог найти это упомянуто нигде.Пожалуйста, может кто-нибудь сказать мне, как я могу это выяснить?

Пример: Для двоичной классификации классов -1, + 1

In []: print (svm_fit.n_support_)
Out[]: [6388 6383]

Теперь здесь я не уверен, какой класс выполняетпервое значение принадлежит.

Answer 1

Взяв слегка измененную версию примера, приведенного в документации :

import numpy as np
X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [1, 1], [2, 1]])
y = np.array([-1, -1, 1, 1])
from sklearn.svm import SVC
clf = SVC()
clf.fit(X, y)
print(f'Number of support vectors in each class: {clf.n_support_}')
print(f'Classes: {clf.classes_}')

, вы можете получить доступ к классам классификатора, вызвав .classes_.

Приведенный выше код распечатывает:

Количество векторов поддержки в каждом классе: [2 2]

Классы: [-1 1]

что означает, что 2 принадлежат классу -1, 2 принадлежат классу 1.