SVM 分类：置信区间
SVM Classification: Confidence Interval
是否可以从 sklearn 的 svm 实现中获得 Z 分数？
所以，如果它将输入 X 分类为 [0,1,0,1,1,1,0,0,0]，你能不能让它输出：[0.5,0.78,0.95,0.11,0.34 ,...], 这些是学习者对其预测的估计置信度？
如果我自己实现它，我是否能够提取这些信息，或者它会变成一个巨大的项目吗？
据我所知，SVM 没有 closed-form Z-score，但是如果您使用参数 probability=True 创建 SVC，它将包含一个使用 cross-validation 构建的概率模型，您可以使用 predict_proba 访问该模型，以估计预测的置信度。
是否可以从 sklearn 的 svm 实现中获得 Z 分数？
所以，如果它将输入 X 分类为 [0,1,0,1,1,1,0,0,0]，你能不能让它输出：[0.5,0.78,0.95,0.11,0.34 ,...], 这些是学习者对其预测的估计置信度？
如果我自己实现它，我是否能够提取这些信息，或者它会变成一个巨大的项目吗？
据我所知，SVM 没有 closed-form Z-score，但是如果您使用参数 probability=True 创建 SVC，它将包含一个使用 cross-validation 构建的概率模型，您可以使用 predict_proba 访问该模型，以估计预测的置信度。