如何在线性 SVM 上有效地正交投影数据点？

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如何解决如何在线性 SVM 上有效地正交投影数据点？？

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我想在给定的线性 SVM 上对我的特征空间中的给定实例执行正交投影。我想出了以下方法。@H_696_3@

linearSVC = svm.SVC(kernel='linear',decision_function_shape='ovo')
linearSVC.fit(X_Train,y_Train)
instance = X_Train[0]

# project instance on linearSVC
# x = LUCKY_GUESS
# if model.decision_function(instance + x * linearSVC.coef_) == 0
#     return (instance + x * linearSVC.coef_)

根据 this 问题的第一个答案，在线性核的情况下，linearSVC.coef_ 可以解释为我的 SVM 的正交向量。所以如果我找到正确的 x，最后一行确实会给我正确的正交点。@H_696_3@

但这对我来说似乎仍然效率低下（因为我必须循环直到找到“足够”正确的 x）。@H_696_3@

所以，我（可能）正在寻找一种方法来检索 SVM 的实际超平面的方程，以便我可以计算一些线平面交点。@H_696_3@

TL;DR 如何在 scikit-learn 中的线性 SVM 上有效地正交投影数据点？@H_696_3@

解决方法

暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！@H_696_3@

如果你已经找到好的解决方法，欢迎将解决方案带上本链接一起发送给小编。@H_696_3@

小编邮箱:dio#foxmail.com (将#修改为@）@H_696_3@

大佬总结

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