我有一个文本分类问题，它由两个类别组成——零一个。到目前为止，我尝试通过创建文档术语矩阵来解决它，并通过 SVM（使用 RTextTools 包）运行它。这是一个代码片段：（在 R 中）
models <- train_models(container, algorithms=c("SVM"))
results <- classify_models(container, models)
analytics <- create_analytics(container, results)
View(summary(analytics))
>>ALGORITHM PERFORMANCE
>>SVM_PRECISION SVM_RECALL SVM_FSCORE
>> 0.64 0.63 0.63
我的问题如下：
1.为什么结果矩阵中的所有预测值都在0.5-1之间？不应该是0-1吗？
2.假设我们将theta作为阈值来区分高于它的所有分数都属于1类，其余的都是0。我如何分析（在R中）在哪个theta下计算这些精度和召回值？如何更改此阈值以获得不同的值？
3.如何在 R 中为每个类创建两个不同的阈值（中间留下什么标记为“未识别”）？