r - 无法在 SVM 中计算概率？

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：

attr(pred.svm1,"probability")

NULL

不知道该怎么做，反正我用谷歌搜索，其他人也有类似的问题，但他们的解决方案对我不起作用。

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属性的正确名称是probabilities（注意复数）

因此

attr(pred.svm1,"probabilities")

应该管用。

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现在对 OP 来说有点晚了，但是要对测试数据集进行预测，您可以使用

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

不是

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

将数据集传递给predict方法的参数被调用newdata，而不是data。如问题中所写，pred.svm1将给出对训练数据集的预测，即用于拟合模型的数据。

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在将值插入模型之前，请确保数据框中的输出Train变量Test为factor.

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

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我已经使用probability=TRUE类似的语法成功使用了很长时间，但是您的代码对我不起作用。当我将您的第二行更改为：

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

它确实有效（我删除了data=）。老实说，我不知道为什么。

顺便说一句，你的第一行还有一个 type-o：methof应该是type.

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