具有概率估计的增量 SVM答案

【问题标题】：Incremental SVM With Probability Estimates具有概率估计的增量 SVM
【发布时间】：2013-03-14 07:45:44
【问题描述】：

是否有任何增量支持向量机的实现也具有返回给定特征向量属于各个类的概率的特性？最好与python代码一起使用

我听说过 LaSVM。 LaSVM 是否具有返回概率估计的功能？它还具有处理不平衡训练数据集的功能吗？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

要获得概率估计，您可以使用 scikit-learn 库。您可以使用 2 种替代方法。一给出概率。这是一个例子：How to know what classes are represented in return array from predict_proba in Scikit-learn 另一个给出排名的符号值（不是概率，但通常会给出更好的结果）：Scikit-learn predict_proba gives wrong answers 你应该看看答案。

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以看看Scikit Learn，一个非常灵活高效的 Python 库

在每个模型中，都存储了内部计算值。如果 clf 是您的 SVM 分类器，您可以访问 clf.decision_function 以查看预测的一些解释。

它还提供了一套很好的工具来预处理数据以及其他您可能会感兴趣的东西。

干杯，

【讨论】：

在 scikit-learn 中，只能增量训练线性 SVM（SGDClassifier 及其 partial_fit 方法）。但这仅支持loss="log" 时的概率，并且在这种情况下它训练 LR 而不是 SVM。