LDA 分類器は、オブジェクトの特徴ベクトルに特徴の重みベクトルを乗算し、その結果の値を使用して、固定のしきい値を使用してオブジェクト クラスを予測します。または wx(o) > c で、w は特徴の重みベクトル、x(o) はオブジェクト o の特徴ベクトル、c はしきい値です。
scikit-learn を使用してトレーニング済み LDA 分類器から特徴の重み (w) を取得したいのですが、これに使用できる関数があるかどうか疑問に思っていましたか?
コードを見ると、coef_ と scalings_ という 2 つの属性が特徴の重みを示しています。coef_ の説明「線形決定関数の特徴の係数」は、私が探しているものに対応しているようですが、これが正しいかどうかはわかりません。これが私が使用すべき属性である場合、誰かがいますか?