python sklearn svm 模型训练后的参数说明

在调用sklearn的SVM时，如果设置verbose=True,模型训练结束后会显示一些训练过程的说明信息，如下(以下是OCSVM的返回结果)：

*
optimization finished, # iter = 32
obj = 192.154077, rho = 19.244379
nSV = 26, nBSV = 15
[LibSVM]

以上各参数各代表什么含义呢？

1. # iter 代表迭代次数
2. obj 为 SVM 的最优目标值 （对于OCSVM来说是最核心处样本到边界的距离？ ）
3. rho  为决策函数sgn(w^Tx - rho)中的偏置项 （是否可以理解为边界的厚度？）
4. nSV  为支持向量个数
5. nBSV 为边界上的支持向量个数

参考：

Verbose log abbriviations meaning in SVC, scikit-learn

svm模型训练后的参数说明

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为了防止网页内容丢失，这里对Verbose log abbriviations meaning in SVC, scikit-learn进行了一个网页截图