svm预测文件中的值大于1

Question

我正在使用svm light来训练二进制分类模型。使用该模型，我测试了一些例子。我很惊讶地看到预测文件的输出，它包含大于1的值以及小于-1的值。我以为范围是[-1,1]。我做错了吗？

Answer 1

如果您了解SVM的工作原理，那么为什么值不受[-1,1]的区间限制是有道理的。 SVM尝试绘制分隔负数据点和正数据点的线，同时最大化它们与线的距离。

预测文件中的值表示来自SVM最佳超平面的数据距离，其中正值在超平面的正类侧，而负值在超平面的负类侧。这些距离可以任意大或小，并且不受限制，如该图像所示：

我已经看到了一些SVM实现，例如Weka's implementation Platt's SMO，它们对值进行了规范化，使得它们是由[0,1]的区间限定的正类的置信值，但是两种方式都可以很好地确定SVM对分类的信心，因为超平面的数据点比超平面附近的数据点更加确定。