SVC에서의 자세한 로그 abbriviations 의미, scikit-learn

Question

scikit-learn에서 SVC 기능의 자세한 로그 abbriviations의 의미를 찾고 있습니까?

nSV가 지원 벡터의 수인 경우 #iter는 반복 횟수이며 nBSV, rho, obj는 무엇을 의미합니까?

이

은 예입니다

import numpy as np 
from sklearn.svm import SVR 
sets=np.loadtxt('data\Exp Rot.txt')   # reading data 
model=SVR(kernel='rbf',C=100,gamma=1,max_iter=100000,verbose=True) 
model.fit(sets[:,:2],sets[:,2]) 
print(model.score) 

여기

Answer 1

지원 벡터 기계의 libsvm's 구현 (LinearSVC이 같은 의해 liblinear을 사용을 사용 scikit - 학습 결과를하다 저자). 공식 웹 사이트는 here이라는 자체 FAQ를 가지고 있습니다.

발췌 :

Q : 교육 C-SVM의 출력은 다음과 같다. 그게 무슨 뜻이야?

최적화 완료 #iter = 219

민 = 0.431030

OBJ = -100.877286, RHO = 0.424632 = 132 NSV

, nBSV = 107

총 NSV = 132

obj는 이중 SVM 문제의 최적 목표 값입니다.

(- RHO^텍사스 W)

가 (즉, alpha_i = C)가

뉴 SVM은 NSV 및 nBSV 지원 벡터들의 수는 지원 벡터를 묶여

1,363,210

RHO가 결정 함수 SGN있는 바이어스 용어 C가 SVM과 다소 동등한 형태인데, 여기서 C는 nu로 대체됩니다.

nu는 단순히 해당 매개 변수를 표시합니다. 자세한 내용은

Link to the libsvm document mentioned above (PDF!)