LinearSVC.coef_ 中的 n_classes 顺序

Question

我正在与 LinearSVC 合作将文本数据分为 3 类。输入数据是每个单词的 tfidf 分数。我有兴趣了解单词对分类的“贡献”。第一个问题是我可以使用 coef_ 吗？文档指出：

coef_ ：数组，形状 = [n_features] 如果 n_classes == 2 否则 [n_classes, n_features]

因此，我假设“n_classes”对应于文档可以分类的 3 个类别中的每一个，而 n_features 是我的 tfidf 特征的系数值。假设是这样，那么 coef_ 中的类的顺序是什么？如何将数组中的每一行与我的一个类相匹配？

谢谢，

缺口

Answer 1

在不深入源码的情况下，我相信您的问题有两个答案：

1. 班级已排序。因此，如果您有类 ['a', 'b', 'C']，那么您的类顺序将为 ['C','a','b']。（这可能看起来很奇怪，但是在 Python 中创建该列表并对其进行 .sort() 。这就是顺序。）

2. 有一个几乎没有记录的类成员，LinearSVC().classes_它保存类使用的顺序（请参阅此方法文档）。