以下是一个遍历支持向量机(SVM)模型并提取系数的示例代码:
from sklearn import datasets
from sklearn.svm import SVC
# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 训练SVM模型
model = SVC(kernel='linear')
model.fit(X, y)
# 提取系数
coef = model.coef_
intercept = model.intercept_
# 遍历系数并打印
for i, c in enumerate(coef):
print(f'特征{i}的系数:{c}')
print(f'截距:{intercept}')
以上代码使用鸢尾花数据集作为示例数据,训练一个线性SVM模型,并提取模型的系数。model.coef_
返回的是每个特征的系数,model.intercept_
返回的是模型的截距。通过遍历系数,可以逐个打印每个特征的系数。