为什么 SVM 回归 (SMOreg) 在 weka 中显示为灰色？答案

【问题标题】：why SVM regression (SMOreg) grayed out in weka?为什么 SVM 回归 (SMOreg) 在 weka 中显示为灰色？
【发布时间】：2014-05-09 17:39:41
【问题描述】：

我有一个包含文本文档的数据集。训练数据集将一些文档分类为垃圾邮件/火腿。我需要使用一个模型，以便每个测试文档都会获得一个介于 0-1 之间的值（0 是垃圾邮件，1 是火腿）。我使用了朴素贝叶斯分类器，它给了我每个测试实例属于火腿或垃圾邮件的概率。但是 SVM 回归（weka 中的 SMOreg）始终是灰色的。我尝试将类标签更改为 0 和 1（0=垃圾邮件，1=火腿），仍然没有运气。有人可以帮忙吗？

【问题讨论】：

标签： machine-learning weka regression svm

【解决方案1】：

SMOreg 是一种回归方法，而您的问题是分类。 WEKA 自动“灰显”不可用的方法（您的库不支持和/或无法与您的数据一起使用）。

【讨论】：

你能告诉我如何使用 SVM 分类器获得属于任一类的每个测试实例的概率吗？（对不起，如果这是一个菜鸟问题，我是 weka 的新手）
SVM 不返回属于某个类别的概率。这样做有一些“技巧”——比如 Platt 的缩放（例如在 libSVM 中实现）。
实际上在 weka 中使用 SMO 分类器时，我在“更多选项”中检查了“输出预测”，weka 在分类器输出中为我提供了每个测试实例的概率分布。我认为这些是我需要的值，还是它们代表其他东西？
这正是 Platt 的缩放比例。它不是“纯”支持向量机，而是在支持向量机解决方案上训练的逻辑回归。这有点棘手，但有效 - 解决方案。
任何关于否决票的 cmet？这个答案不准确吗？