python - 使用自定义内核获取支持向量

Question

在 scikit learn 中，使用具有自定义内核的分类器 SVM SVC，如示例所示:

clf = svm.SVC(kernel = my_ker, C=0.01) 

my_ker 的位置(仅用于说明目的，我并不暗示这是有效或无效的内核):

z = (1 + np.dot(x, np.transpose(y)) )**2 

我没有找到如何获取支持向量:调用

print(clf.support_vectors_)

返回

[]

如何获得支持向量？

Answer 1

在 clf.support_vectors_ 之前调用 clf.fit(X, y) 函数。支持向量是使用 fit 方法学习的。