据我了解，在命令行上训练SVM时，可以使用-b 0（默认值）或-b 1指定-b参数以分别启用“决策值”或“概率估计”。我将LIBSVM与基于C-SVC的具有5个类的多类问题一起使用。我可以使用C＃库中的概率估计
testset.PredictProbability(model, out estimations);
进行预测之后，我可以在“估计”输出对象中看到5个概率估计。我的理解是，对于5类模型，应该有10个决策值，即1类相对于2类，另一个1类相对于3类，依此类推。如何获得“决策值”？
最佳答案
通过libsvm API公开了三个预测函数。预测，概率预测和值预测。当前尚无法同时获得概率估计值和决策值。
可以通过调用PredictValues函数来返回决策值。实际上，它们将采用X类与Y类的形式进行分类，因为多类SVM是通过一对一方法执行的。这将导致对k *（k-1）/ 2个分类器进行训练（每个分类对分开一个）。这些是SVM使用的原始决策值。另一方面，概率是每个类别的估计概率，因此，当然每个类别仅包含一个值。
关于c# - C#LibSVMsharp库中的LIBSVM'决策值'，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/32341927/