无法计算SVM中的概率？

Question

在R中使用来自e1071的svm： 我有以下代码：

svm1<-svm(srv~., data=TrainSet,methof='C-classification',probability=TRUE)
pred.svm1<-predict(svm1,data=Test,probability=TRUE)

当esmining pred.svm1我没有看到概率只有分类 具体做法是：

attr(pred.svm1,"probability")

NULL

不知道该怎么办，无论如何我用Google搜索，其他人也有类似的问题，但他们的解决方案对我不起作用。

Answer 1

属性的正确名称是probabilities（注意复数）

因此

attr(pred.svm1,"probabilities")

应该有用。

Answer 2

OP现在有点晚了，但是为了获得测试数据集的预测，你可以使用

pred.svm1 <- predict(svm1, newdata=Test, ...)

不

pred.svm1 <- predict(svm1, data=Test, ...)

将数据集传递给predict方法的参数称为newdata，而不是data。如问题中所述，pred.svm1将对 training 数据集进行预测，即用于拟合模型的数据。

Answer 3

在将值插入模型之前，请确保Train和Test数据框中的输出变量属于factor类型。

train$OutputVar <- factor(train$OutputVar)
test$OutputVar <- factor(test$OutputVar)

Answer 4

我已经成功地使用probability=TRUE使用了相似的语法很长一段时间，但是你的代码对我不起作用。当我将第二行更改为：

pred.svm1<-predict(svm1,Test,probability=TRUE)

它确实有用（我删除了data=）。老实说，我不知道为什么。

顺便说一下，你的第一行还有一个类型：methof应为type。