ai.onnx.ml - SVMRegressor

SVMRegressor - 1 (ai.onnx.ml)

版本

• 名称: 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 - 浮点数 :

  包含 gamma、coef0 和 degree 的 3 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')

  核类型，可以是 'LINEAR'、'POLY'、'RBF'、'SIGMOID' 之一。

• n_supports - 整数 (默认为 '0')

  支持向量的数量。

• one_class - 整数 (默认为 '0')

  指示回归是否为单类 SVM 的标志。

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

  指示应用于分数的变换。
  ‘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

  要回归的数据。

输出

• Y (异构) - tensor(float)

  回归输出（每个示例每个目标一个分数）。

类型约束

• T 在 ( tensor(double), tensor(float), tensor(int32), tensor(int64) ) 中

  输入类型必须是数字类型的张量，可以是 [C] 或 [N,C]。