如何使用 python 获取 One vs Rest SVC() 的模型参数？

Question

我尝试使用

decision_function_shape= ovr

制作onvsrest分类模型，但是当我将其更改为

decision_function_shape= ovo

时，它给了我与ovr相同的结果。结果我读到 svc() 正在使用 ovo 作为基础，无论它是作为 ovr 还是 ovo 启动的。那么我怎样才能改变我的代码，以便它给我一个 ovr 结果？

model3 = SVC(kernel = 'rbf', decision_function_shape='ovr')
model3.fit(X_train, Y_train)
model3_predictions = model3.predict(X_test)

我尝试过使用 OneVsRestClassifier() 但不知道如何给出所有这些命令的输出，它总是出错并说 OneVsRestClassifier 没有这些命令。有没有办法用 OneVsRestClassifier 获取 cm、sm、sv、beta 和截距？

cm3 = confusion_matrix(Y_test, model3_predictions, labels=[-1,0,1])
sm3 = classification_report(Y_test, model3_predictions)
support_vector3 = model3.support_
n_sv_model3 = model3.n_support_
alpha_model3 = pd.DataFrame(model3.dual_coef_)
b_model3 = pd.DataFrame(model3.intercept_)

希望有人能帮助我，先谢谢了

Answer 1

OneVsRestClassifier

有一个

.estimators_

属性，它列出了所有单独的估计器（每个类一个）。您可以一一访问每个估计器，并获取其

.n_support_

等