R中e1071包的svm函数中概率= TRUE的功能答案

【问题标题】：Functionality of probability=TRUE in svm function of e1071 package in RR中e1071包的svm函数中概率= TRUE的功能
【发布时间】：2014-08-03 13:40:34
【问题描述】：

在R中，e1071包的svm函数中probability=TRUE的功能是什么？

model <- svm (Type ~ ., data, probability=TRUE, cost = 100, gamma = 1)

【问题讨论】：

svm 不在基础 R 中 - 请说明您正在使用哪个包。
来自?svm "概率：表示模型是否应该允许概率预测。"
我使用e1071 包。
@user3681744 将其添加到问题中。人们应该通过阅读问题本身来获取所有相关信息 - 他们不应该深入研究 cmets。

标签： r svm

【解决方案1】：

将probability 参数设置为TRUE 用于模型拟合和预测返回，对于每个预测，属于响应变量的每个类别的概率向量。这些作为预测对象的属性存储在矩阵中。

例如：

library(e1071)

model <- svm(Species ~ ., data = iris, probability=TRUE)
# (below I'm just predicting to the training dataset - it could of course just 
# as easily be a separate test dataset)
pred <- predict(model, iris, probability=TRUE)

head(attr(pred, "probabilities"))

#      setosa versicolor   virginica
# 1 0.9803339 0.01129740 0.008368729
# 2 0.9729193 0.01807053 0.009010195
# 3 0.9790435 0.01192820 0.009028276
# 4 0.9750030 0.01531171 0.009685342
# 5 0.9795183 0.01164689 0.008834838
# 6 0.9740730 0.01679643 0.009130620

但是请注意，设置probability=TRUE 以调用svm 很重要，而不仅仅是调用predict，因为仅后者就会产生：

#      setosa versicolor virginica
# 1 0.3333333  0.3333333 0.3333333
# 2 0.3333333  0.3333333 0.3333333
# 3 0.3333333  0.3333333 0.3333333
# 4 0.3333333  0.3333333 0.3333333
# 5 0.3333333  0.3333333 0.3333333
# 6 0.3333333  0.3333333 0.3333333

【讨论】：

当我访问属性时我只得到 NULL，我也得到一个二进制输出，我期待概率
@bicepjai 在什么情况下？？当你运行我上面帖子中的代码时？
没有你的代码给出正确的输出，我的代码和我的数据（二进制预测器和其他因素和数字自变量）只给出二进制数而不是概率。
@bicepjai 你确定你在predict 通话中使用probability=TRUE 吗？如果是这样，（如果还没有被问到）您可能需要发布一个新问题，并附上一个重现您的问题的示例。很难从 cmets 找出哪里出了问题。
在训练和预测中这些概率是如何计算的？是通过对 SVM 分数（每个点到分离超平面的有符号距离）拟合逻辑回归来完成的吗？