Я имею дело с сильно несбалансированным набором данных, и моя идея состоит в том, чтобы получить значения весов функций из моегоlibSVM модель. На данный момент я в порядке с линейным ядром, где я могу получить весовые характеристики, но когда я используюrbf или жеpolyЯ не могу достичь своей цели.

Здесь я используюsklearn для моей модели и этоЛегко получить весовые характеристики для линейного ядра, используя.coef_, Может ли кто-нибудь помочь мне сделать то же самое дляrbf или жеpoly? Что я'мы постарались сделать так, как указано ниже:

svr = SVC(C=10, cache_size=200, class_weight='auto', coef0=0.0, degree=3.0, gamma=0.12,kernel='rbf', max_iter=-1, probability=True, random_state=0,shrinking=True, tol=0.001, verbose=False)
clf = svr.fit(data_train,target_train)
print clf.coef_