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]。