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私はPythonで回帰SVMを使用していますが、その予測の「信頼度」値を取得する方法があるかどうか疑問に思っています.

以前は、バイナリ分類に SVM を使用していたときに、「マージン」から信頼度タイプの値を計算できました。信頼値を取得する方法を示す擬似コードを次に示します。

# Begin pseudo-code
import svm as svmlib

prob = svmlib.svm_problem(labels, data)
param = svmlib.svm_parameter(svm_type=svmlib.C_SVC, kernel_type = svmlib.RBF)
model = svmlib.svm_model(prob, param)

# get confidence
confidence = self.model.predict_values_raw(sample_to_classify)

新しいサンプルがトレーニング データから離れているほど、信頼性が低くなると思いますが、これについて妥当な推定値を計算するのに役立つ関数を探しています。

私の（高レベルの）問題は次のとおりです。

  • 関数 F(x) があります。x は高次元ベクトルです。
  • F(x) は計算できますが、非常に遅いです
  • 近似する回帰 SVM をトレーニングしたい
  • 予測の信頼性が低い「x」の値を見つけることができれば、これらのポイントを追加して再トレーニングできます (別名、アクティブ ラーニング)。

以前に回帰SVMの信頼/マージン値を取得/使用したことがありますか?

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1 月に Stack で同様の応答がありました。選択された答えは、ノンパラメトリック フィッティング法で信頼度を測定するのがいかに難しいかという点で的を射ていました。おそらく、ベイジアン型のことがいくつかありますが、Python SVM ライブラリではおそらく不可能です: libsvm (python) で 1 つのクラスを優先します。

于 2011-04-20T07:20:54.883 に答える