python - scikit LinearSVC を使用した予測の信頼性

Question

LinerSVC 手法を使用してテキストを分類していますが、すべての予測に予測信頼度を付けたいと考えています。

これは私が今持っているものです：

    train_set = self.read_training_files()
    count_vect = CountVectorizer()
    X_train_counts = count_vect.fit_transform([e[0] for e in train_set])
    tfidf_transformer = TfidfTransformer()
    X_train_tfidf = tfidf_transformer.fit_transform(X_train_counts)
    clf = LinearSVC(C=1).fit(X_train_tfidf, [e[1] for e in train_set])
    _ = text_clf.fit([e[0] for e in train_set], [e[1] for e in train_set])
    foods = list(self.get_foods())
    lenfoods = len(foods)
    i = 0
    for food in foods:
        fd = self.get_modified_food(food)
        food_desc = fd['fields']['title'].replace(',', '').lower()
        X_new_counts = count_vect.transform([food_desc])
        X_new_tfidf = tfidf_transformer.transform(X_new_counts)
        predicted = clf.predict(X_new_tfidf)

変数「予測」には、信頼レベルが含まれていない予測カテゴリ番号が含まれます。ここでソースコードを読んでいますが、これを行うための適切な属性が見つかりませんでした.