ai.onnx.ml - SVMRegressor

SVMRegressor - 1 (ai.onnx.ml)

版本

• name: SVMRegressor (GitHub)

• 域: ai.onnx.ml

• 起始版本: 1

• 函数: False

• 支持级别: SupportType.COMMON

• 形状推断: False

该算子的此版本**自 ai.onnx.ml 域的 1 版本起**可用。

摘要

支持向量机回归预测和单类 SVM 异常检测。

属性

• coefficients - FLOATS :

  支持向量系数。

• kernel_params - FLOATS :

  包含 gamma、coef0 和 degree 的 3 个元素的列表，顺序如此。如果对于核函数未使用，则为零。

• kernel_type - STRING (默认为 'LINEAR')

  核函数类型，可选值为 'LINEAR,' 'POLY,' 'RBF,' 'SIGMOID'。

• n_supports - INT (默认为 '0')

  支持向量的数量。

• one_class - INT (默认为 '0')

  指示回归是单类 SVM 还是非单类 SVM 的标志。

• post_transform - STRING (默认值为 'NONE')

  指示应用于分数的变换。
  可选值为 'NONE,' 'SOFTMAX,' 'LOGISTIC,' 'SOFTMAX_ZERO,' 或 'PROBIT。'

• rho - FLOATS :

• support_vectors - FLOATS :

  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（每个样本每个目标一个分数）。

类型约束

• T in ( tensor(double), tensor(float), tensor(int32), tensor(int64) )

  输入类型必须是数值类型的张量，可以是 [C] 或 [N,C]。