如何获得经过训练的LDA分类器的特征权重
如何获得经过训练的LDA分类器的特征权重
提问于 2013-04-10 07:47:19
LDA分类器将对象特征向量与特征权重向量相乘，并利用所得值使用固定阈值来预测对象类。或者w.x( o ) > c，其中w是特征权重向量，x(o)是对象o的特征向量，c是阈值。
我想使用scikit-learn从经过训练的LDA分类器获得特征权重(w)，我想知道是否有可用的函数？
看一下代码，我看到了两个属性，coef_和scalings_，它们提到了特征权重。coef_的描述，“线性决策函数中特征的系数”，似乎符合我正在寻找的东西，但我不确定这是否正确。现在有没有人知道这是我应该使用的属性？
回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2013-04-10 13:50:54
你是对的，coef_持有权重(也就是系数)，但决策函数实际上比w.T * x更复杂，它(改写自source code)：
X = np.dot(X - self.xbar_, self.scalings_)
return np.dot(X, self.coef_.T) + self.intercept_因此，在计算线性阈值函数之前，首先将X居中并投影到较小的子空间(使用fit中的奇异值分解计算)。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/15919929
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