sklearn中支持向量机分类器最有用特征的确定

Answer 1

是的，支持向量机分类器有属性coef_，但它只适用于具有线性核的支持向量机。对于其他内核，这是不可能的，因为数据由内核方法转换到与输入空间无关的另一个空间，请检查explanation。

from matplotlib import pyplot as plt
from sklearn import svm

def f_importances(coef, names):
    imp = coef
    imp,names = zip(*sorted(zip(imp,names)))
    plt.barh(range(len(names)), imp, align='center')
    plt.yticks(range(len(names)), names)
    plt.show()

features_names = ['input1', 'input2']
svm = svm.SVC(kernel='linear')
svm.fit(X, Y)
f_importances(svm.coef_, features_names)

函数的输出如下所示：