17.4 识别支持向量
问题描述
找出哪些观察值是决策超平面的支持向量。
解决方案
训练模型，然后使用support_vectors_方法：
讨论
超平面是由相对而言的一小部分观察值（被称为支持向量）所决定的，支持向量机这个名字由此得来。直观地说，你可以把超平面想象成是被这些支持向量“举起来”的。因此，这些支持向量对于模型来说非常重要。比如，如果从数据集中移除了一个非支持向量的观察值，那么模型不会改变；但是如果移除一个支持向量，超平面与分类之间的间距就不会是最大的了。
训练完SVC之后，scikit-learn提供了很多识别支持向量的选项。我们的
解决方案用support_vectors_来输出模型中观察值特征的4个支持向量。
我们也可以使用support_来查看支持向量在观察值中的索引值：
最后，我们可以使用n_support_来查看每个分类有几个支持向量：
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