machine-learning - 针对 WEKA 中的每个实例提取 SVM 分配的值

Question

在对每个实例使用 SVM 训练模型后，有什么方法可以提取值，以查看 SVM 分配给每个实例的值，以便将实例分类为正类或负类.. 我正在寻找一些解决方案来获得所有基于 SVM为 WEKA 工具中的每个实例分配值。我一直在 SVM 下使用 LibSVM 和 LibLinear 分类器。我需要这些值用于排名

Answer 1

• 单击预处理...过滤器...“选择”按钮...

• 然后选择Weka /Filters / Supervised / Attribute Filter "AddClassification"

• 在其配置对话框中，将“OutputClassification”设置为“True”

• 单击“LibSVM”标签以调用第二个对话框。配置分类器。

• 单击应用。

新列“分类”将添加到您的数据集 - 但这不会对您的数据集执行交叉验证。它将使用整个数据集作为训练数据集，因此会导致过度拟合。

替代方案（用于获取交叉验证输出的预测）：您也可以转到“分类器”选项卡，单击“更多选项...”按钮，“输出预测”，选择“纯文本”，然后预测将显示在大的“分类器输出”文本面板。