我在Matlab中使用libsvm，并在训练和预测过程中使用了'-b 1'选项。但它总是返回Model does not support probabiliy estimates，因此我无法获得任何概率或准确性估计。我尝试在二分类SVM（不是nu-svm！）中使用，按理说'-b 1'应该有效，但实际上并非如此。有人知道这个问题的原因吗？
谢谢
回答：
- 让我展示一下svm-predict的使用方法：
使用方法：svm-predict [选项] 测试文件 模型文件 输出文件 选项：
-b 概率估计：是否预测概率估计，0或1（默认0）；对于一类SVM仅支持0
-q：安静模式（无输出）
- svm-train:
使用方法：svm-train [选项] 训练集文件 [模型文件] 选项：
-s svm类型：设置SVM类型（默认0）0 — C-SVC（多类分类）
1 — nu-SVC（多类分类）
2 — 一类SVM
3 — epsilon-SVR（回归） 4 — nu-SVR（回归）
-t 核类型：设置核函数类型（默认2）
0 — 线性：u’*v 1 — 多项式：(gamma*u’*v + coef0)^degree
2 — 径向基函数：exp(-gamma*|u-v|^2)
3 — sigmoid：tanh(gamma*u’*v + coef0)4 — 预计算核（训练集文件中的核值）
-d 度数：设置核函数中的度数（默认3）
-g gamma：设置核函数中的gamma（默认1/特征数）
-r coef0：设置核函数中的coef0（默认0）
-c 成本：设置C-SVC、epsilon-SVR和nu-SVR的参数C（默认1）
-n nu：设置nu-SVC、一类SVM和nu-SVR的参数nu（默认0.5）
-p epsilon：设置epsilon-SVR损失函数中的epsilon（默认0.1）
-m 缓存大小：设置缓存内存大小，单位MB（默认100）
-e epsilon：设置终止标准的容差（默认0.001）
-h 收缩：是否使用收缩启发式，0或1（默认1）
-b 概率估计：是否训练一个用于概率估计的SVC或SVR模型，0或1（默认0）
-wi 权重：设置类别i的参数C为weight*C，适用于C-SVC（默认1）
-v n：n折交叉验证模式
-q：安静模式（无输出）
我们可以看到倒数第四行是-b选项。如果我们用’-b 1’选项训练模型，我们将得到一个在预测时可以输出概率的模型。否则，如果你在预测时只使用’-b 1’选项而没有用’-b 1’生成模型，你会得到错误：Model does not support probabiliy estimates
最重要的是，如果你想获得概率估计，你应该在训练和测试过程中都使用’-b 1‘选项。
