获取SMO分类的准确输出值，然后将它们明确划分为类
在weka中运行SMO分类器时，如果我将我的训练标签输入为0和5（二进制集），那么在测试数据上运行分类器模型时，输出是0到5之间的一些十进制值，这些值在后一步明显地分类为两个二进制标签，还是没有中间十进制值？
如果它们存在，如何获得这些中间十进制值？
（例如，在上述模型中，smo/svm分类器是否在给定范围内分配1、2、3和4等值，或其他一些十进制/浮点值，然后将这些值适当分组到0和5值类下）。
共有1个答案
分类中没有“标签值”的概念。标签只是一个标识符，而不是可比较的对象，分配给问题中的特定实例。“0”和“5”也可以是“狮子”和“大象”。
特别是对于SVM（WEKA让人们称SVM为SMO，这对科学界来说是一件可怕的事情，只是因为这是内部使用的求解算法……）每个标签都转换为“-1”和“1”。在内部，SVM确实有一个支持度的概念，因为它将线性投影数据点，从而从整个R中获得一个值（-inf，inf），并根据符号分配标签。从非常粗略的意义上讲，这是一种模型的确定性（但没有在任何概率意义上进行校准，因此“0.01”并不意味着“小于0.02”之外的任何东西，但人们甚至不能说0.01的不确定性是0.02点的不确定性的倍，因为这些值没有合理的比例。
在“纯”weka中有classifier.distributionForInstance（）返回这些值。在weka资源管理器的分类选项卡中，单击更多选项...并勾选输出预测以获取它们。
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