sklearn svm非整数输出

Question

我一直试图找到这些信息，但无法找到任何帮助。 我想要做的是获取一个浮点数作为sklearn svm的输出，以便作为子分类器的输入。

是否有可能从svm获得输出，如0,89898而不是1，因为一个类更接近于被归类为1？

谢谢

Answer 1

Platt scaling有助于实现您的目标。它以post-hoc方式在SVM输出之上拟合逻辑S形曲线。

要在sklearn中执行此操作，您需要使用概率参数设置为True来适合您的SVM。然后，您可以使用拟合模型的predict_proba（）方法来获取浮点输出。可以找到更多文档here。您还可以在this主题中找到相关的讨论。