将带有 rbf 内核的 sklearn SVC 移植到 java

Posted 2023-03-12

【中文标题】将带有 rbf 内核的 sklearn SVC 移植到 java

【英文标题】：Porting sklearn SVC with rbf kernel to java

【发布时间】：2018-01-08 14:46:35

【问题描述】：

我已经使用 sklearn 在 python 中训练了一个 rbf 内核 SVM，现在正在将它移植到 java 进行生产。

在阅读SVC documentation 时，我遇到了决策函数：

这似乎表明我必须知道每个训练样本的权重才能评估 SVC，但是 SVC 仅通过 dual_coef_ 属性公开支持向量的权重。

有没有办法解决这个问题？

【参考方案1】：

您不需要知道每个训练样本的权重。您只需要支持向量的权重。

原因是如果向量x_i 不是支持向量，那么alpha_i=0（参见第5 页here），因此y_i*alpha_i=0 也是如此。因此，您永远不会在分类过程中使用这样的x_i（一旦您安装了 svm）。

其余参数可通过svm属性访问，如documentation中所述：

这个参数可以通过成员dual_coef_访问 持有产品y_i*alpha_i, support_vectors_ 持有 支持向量，intercept_ 包含独立项 rho。