我有一个分类任务，我使用了svm_perf应用程序。

问题是，在训练模型后，我想知道是否可以获取特征的权重。

有一个-a参数可以输出alphas，老实说，我不记得SVM中的alphas，我认为权重总是w。

回答：

如果你在实现线性SVM，有一个基于svm_learn和svm_perf_learn输出的模型文件的Python脚本。更具体地说，权重就是w=SUM_i (y_i*alpha_i*sv_i)，其中sv_i是支持向量，y_i是训练样本的类别。

如果你使用的是非线性SVM，我认为权重系数与输入空间没有直接关系。不过，你可以得到决策函数：

f(x) = sgn( SUM_i (alpha_i*y_i*K(sv_i,x)) + b );

其中K是你的核函数。