在R语言的e1071包中，svm函数中probability=TRUE参数的功能是什么？

Question

在 R 中，e1071 包中的 svm 函数中的 probability=TRUE 参数的功能是什么？

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

- A.M.

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svm不在基本的R中，请说明您正在使用哪个包。 - Dason

从?svm中，"probability: 表示模型是否应允许进行概率预测。" - user3710546

我使用 e1071 包。 - A.M.

@user3681744 将其添加到问题中。人们应该从阅读问题本身中获取所有相关信息 - 他们不应该深入评论区。 - Dason

Answer 1

将模型拟合和预测中的probability参数设置为TRUE，对于每个预测，返回响应变量每个类别的概率向量。这些向量存储在矩阵中，作为预测对象的属性。

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

请注意，在调用svm时设置probability=TRUE非常重要，而不仅仅是在调用predict时设置，因为仅设置后者会产生以下结果：

#      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

- jbaums

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当我访问属性时，我只得到了NULL，而且我得到了一个二进制输出，而我期望的是概率。 - bicepjai

你的代码输出正确，而我的代码使用我的数据（二分类预测器和其他因子和数值独立变量）只会得到二进制数字而不是概率值。 - bicepjai

@bicepjai，你确定在predict调用中使用了probability=TRUE吗？如果是这样的话（如果还没有被问过），你可能需要发布一个新问题，并提供一个能够重现你的问题的示例。从评论中很难弄清楚哪里出了问题。 - jbaums

这是支持向量机的自然结果还是库的附加功能？ - Chris

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）进行逻辑回归拟合来完成的吗？ - panc