我有两个输入类，0和5。我在训练数据上使用这两个标签训练我的分类器。
在测试时，在明确分配给每个类之前，我希望获得SVM为每个实例计算的概率。
当我使用classifier.distributionForInstance()时，我只获得属于每个实例的0.000和1.000值。如。[0: 1.000] [5: 0.000] [0: 1.000] [5: 0.000]
在为arff文件创建关系时，我定义了如下的标签属性bw.write("@attribute label {0,5}");，其中bw是一个BufferedWriter对象。
获取SVM的中间概率值的过程应该是什么?
如果我正确理解了这个问题，我认为这里0.000和1.000只是中间概率，因为你正在创建一个双向分类器。
如果您尝试创建一个3路分类器而不是2路分类器，您将看到像-"3.3333,6.6666和0.000"或"3.3333,3.3333和3.3333"等情况....
我希望这对你有帮助。