问题描述
我正在使用libsvm(软件包中提供的可执行文件.)来解决2类分类问题.在训练步骤中，我将b参数设置为1，定义为；
I'm using libsvm (executables provided in the package.) for a 2-class classification problem. In training step I'm setting b parameter as 1, which is defined as;
在预测步骤中，我再次将b参数设置为1，其定义为；
and in predicting step I'm setting b parameter as 1 again, which is defined as;
但是基于SVM的公式，预测结果是到边距的有符号距离.我的问题是，当训练有素的支持向量机将结果作为概率估计值预测时，它(libsvm)如何将距离映射到概率估计值?
But based on the formulation of SVM, prediction results are signed distances to the margin. My question is, when trained SVM predicts results as probability estimates, how does it (libsvm) map the distances to probabilty estimates?
谢谢
推荐答案
他们使用Platt方法的改进版本.您可以在这里找到: http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin /papers/libsvm.pdf (第8节，概率估算)这是该方法的说明: http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin /papers/plattprob.pdf
They use an improved version of Platt's method.You can find here: http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/papers/libsvm.pdf (Section 8, probability estimates)and here is the description of the method: http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/papers/plattprob.pdf
这篇关于libsvm在预测结果作为概率估计时使用哪种方法的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持！