【发布时间】：2018-04-05 10:30:27
【问题描述】：
在训练和测试在 Scikit Learn 中实现的 SVM 时，如何为数据集中的每个标签分配一个先前已知的概率？基本上有些例子我是 100% 确定的，还有一些概率较低的例子。
【问题讨论】：
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确保了解 SVM、分类和回归的基础知识。然后，您可以使用 sample_weights 或多输出回归来推断您的用例的近似值。
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我希望了解 SVM 的基础知识，LIBSVM 有一个实现。我只是想知道 Scikit Learn 是否也可以做到这一点。
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如果您确实理解他们的方法（与我的评论比较），您应该能够在 sklearn 中找到该功能。请注意：这种方法基本上与您的相反我没有想要支持的示例，所有示例都同样重要。
标签： machine-learning scikit-learn svm