获取SMO分类的确切输出值，然后明确划分为类

Question

在weka中运行SMO分类器时，如果我输入的训练标签为0和5 (二进制集合)，那么在测试数据上运行分类器模型时，输出的是0到5之间的一些十进制值，在后面的步骤中会明显地分类到两个二进制标签中，还是没有中间的十进制值？

如果它们存在，如何获得这些中间十进制值？

(例如，在上面的模型中，smo/svm分类器是否在给定范围内分配1、2、3和4之类的值，或者其他一些小数/浮点值，然后将这些值适当地分组到0和5值类中)。

Answer 1

在分类中没有“标签值”的概念。标签只是一个标识符，而不是可比较的对象，它被分配给你的问题中的特定实例。"0“和"5”也可以是“狮子”和“大象”。

特别是支持向量机(WEKA对科学界做了一件可怕的事情，让人们称支持向量机为SMO，因为这是内部使用的求解器算法...)每个标签都转换为"-1“和"+1”。在内部，支持向量机确实有支持的概念，因为它将线性投影您的数据点，从而从整个R (-inf，+inf)获得值，并根据符号分配标签。在非常粗略的意义上，这是一种模型的确定性(但是没有在任何概率意义上校准，因此" 0.01“除了”小于0.02“之外没有任何含义，但甚至不能说0.01比0.02的点更不确定，因为这些值没有合理的缩放比例。

在“纯”weka中，有返回这些值的classifier.distributionForInstance()。在weka explorer中的classify选项卡上，单击More options...并勾选Output predictions以获取它们。