ai.onnx.ml - SVMRegressor¶
SVMRegressor - 1 (ai.onnx.ml)¶
版本¶
name: SVMRegressor (GitHub)
domain:
ai.onnx.ml
since_version:
1
function:
False
support_level:
SupportType.COMMON
shape inference:
False
此算子版本自领域 ai.onnx.ml 的版本 1 起可用。
摘要¶
支持向量机回归预测和一类 SVM 异常检测。
属性¶
coefficients - 浮点数 :
支持向量系数。
kernel_params - 浮点数 :
包含 gamma、coef0 和 degree 三个元素的列表,按此顺序排列。如果内核未使用,则为零。
kernel_type - 字符串 (默认为
'LINEAR'
)内核类型,是 ‘LINEAR,’ ‘POLY,’ ‘RBF,’ ‘SIGMOID’ 之一。
n_supports - 整型数 (默认为
'0'
)支持向量的数量。
one_class - 整型数 (默认为
'0'
)标志,指示回归是否为一类 SVM。
post_transform - 字符串 (默认为
'NONE'
)指示要应用于分数的变换。
是 ‘NONE,’ ‘SOFTMAX,’ ‘LOGISTIC,’ ‘SOFTMAX_ZERO,’ 或 ‘PROBIT’ 之一。rho - 浮点数 :
support_vectors - 浮点数 :
选定的支持向量
输入¶
X (异构) - T
要进行回归的数据。
输出¶
Y (异构) - tensor(float)
回归输出(每个示例的每个目标一个分数)。
类型约束¶
T 在 (
tensor(double)
,tensor(float)
,tensor(int32)
,tensor(int64)
) 中输入类型必须是数值类型的张量,形状为 [C] 或 [N,C]。