Python 如何修改Scipy'；支持向量机分类规则？

我一直在探索将Scikit learn作为一种工具，如果我能修改Scikit learn如何对数据点进行分类，更具体地说，它的SVM函数，我对学习非常感兴趣。我正在寻找一种程序化的方法来解决这个问题

一般来说，我们可以说SVM分类看起来像这样，让我们想象蓝色点是正的，红色点是负的：

分类如下：

按照我的理解，Scikit learn很容易为我们做到这一点。 但是，我想知道是否有任何参数可以更改，使其看起来更像这样：

也就是说，构成支持向量的正点也是我的决策边界。。有没有我遗漏的另一个算法？我需要从头开始构建SVM函数吗

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谢谢你

没有SVM。你在考虑吗？当然，很抱歉犯了这么大的错误@沃伦维克瑟