如何在训练期间为 Scikit Learn SVM 中的每个标签分配概率？

Posted 2023-03-12

【中文标题】如何在训练期间为 Scikit Learn SVM 中的每个标签分配概率？

【英文标题】：How to assign a probability to each label in a Scikit Learn SVM during training?

【发布时间】：2018-04-05 10:30:27

【问题描述】：

在训练和测试在 Scikit Learn 中实现的 SVM 时，如何为数据集中的每个标签分配一个先前已知的概率？基本上有些例子我是 100% 确定的，还有一些概率较低的例子。

【问题讨论】：

确保了解 SVM、分类和回归的基础知识。然后，您可以使用 sample_weights 或多输出回归来推断您的用例的近似值。

我希望了解 SVM 的基础知识，LIBSVM 有一个实现。我只是想知道 Scikit Learn 是否也可以做到这一点。

如果您确实理解他们的方法（与我的评论比较），您应该能够在 sklearn 中找到该功能。请注意：这种方法基本上与您的相反我没有想要支持的示例，所有示例都同样重要。

【参考方案1】：

概率并没有真正涉及。但是对于您希望支持的示例，您可以将 k 的其他副本添加到训练数据中。

【讨论】：

我不明白为什么没有概率。我没有想要支持的例子，所有例子都同样重要。一些数据示例的标签并不像其他示例那么确定。