我已经使用Flink ML库训练了一个线性SVC模型。我希望提取SVM超平面，这样我就可以使用Flink CEP的模式匹配API中的规则。在python中使用sklearn库时，这是可能的，但有没有一种方法可以提取flink ml中的分类器规则？
是的，您可以从LinearSVC估计器拟合的模型数据中提取超平面参数。以下是分别使用Python API[1]和Java API[2]获取模型数据的示例代码片段。希望它能有所帮助！
[1]https://github.com/apache/flink-ml/blob/master/flink-ml-python/pyflink/ml/classification/tests/test_linearsvc.py#L124
[2]https://github.com/apache/flink-ml/blob/master/flink-ml-lib/src/test/java/org/apache/flink/ml/classification/LinearSVCTest.java#L243