我正在使用libsvm，根据文档的描述，我认为应该有办法输出某个分类结果准确性的概率估计。这是真的吗？如果是的话，有人能提供一个清晰的代码示例吗？

目前，我使用Java库的方式如下：

    SvmModel model = Svm.svm_train(problem, parameters);    SvmNode x[] = getAnArrayOfSvmNodesForProblem();    double predictedValue = Svm.svm_predict(model, x);

回答：

根据你的代码片段，我假设你想使用libSVM附带的Java API，而不是jlibsvm提供的更冗长的版本。

要启用带概率估计的预测，请使用svm_parameter字段probability设置为1来训练模型。然后，只需更改你的代码，使其调用svm方法svm_predict_probability而不是svm_predict。

修改你的代码片段，我们得到：

parameters.probability = 1;svm_model model = svm.svm_train(problem, parameters);svm_node x[] = problem.x[0]; // 让我们尝试问题中的第一个数据点double[] prob_estimates = new double[NUM_LABEL_CLASSES]; svm.svm_predict_probability(model, x, prob_estimates);

值得注意的是，使用多类概率估计进行训练可能会改变分类器的预测。关于这一点的更多信息，请参见问题使用LibSVM计算与均值/标准差对的最接近匹配。