LIBSVM 概率估计

Question

我想问一下LIBSVM产生的概率估计是否真的表明了到分离平面的距离？

如果我有二元类，我可以说与 0 类的较大概率估计相比，0 类的较小概率估计也意味着它属于 1 类的可能性更高吗？

谢谢

Answer 1

第一个问题：

如果分离超平面和向量之间的距离很大，我们可以高度确信它被正确分类，因此概率估计会很高。

相反，如果您有一个非常接近您的超平面的向量来分隔两个类别，那么每个类别的概率估计值将接近 0.5。

请记住，概率估计不是距离。但我会说它是通过使用距离来计算的。

第二个问题：

确实，如果您有一个二元类，概率估计将分布在这两个类之间。

事件A“向量属于类0”那么事件“向量属于类1”不是A

如果向量属于 0 类，我们计算

我们可以计算 NOT A 的概率

因此，如果第 1 类的概率为 0.8，则第 0 类的概率为 0.2。