我在使用Weka进行分类任务。在Weka中，我使用SMO来对文档进行分类。在某些情况下，SMO会返回错误的类别。

例如，假设有两个类别：计算机和板球。我首先训练并为这两个类别创建了模型。然后，我测试了一份文档，其内容与这两个类别各占50%。然而，SMO只返回了第一个类别“计算机”。如果内容比例是50:50，我需要返回这两个类别。

如何在SMO分类器中实现多类分类？

回答：

通常，分类器只会给出一个结果。从我对您问题的理解来看，您需要使用distributionForInstance方法。这个方法会为您提供各个类别的概率。在您的例子中，您应该会得到计算机和板球各50%的概率。

您提到

是的，通过那个方法我得到的概率是错误的。对于计算机类别，我得到的是0.63，而板球类别是0.36。但这两个类别的内容和词数是相等的

您对概率的解释存在问题，您期望类别概率仅由内容和词数决定。这在例如朴素贝叶斯分类器中是成立的，但在其他分类器中并不总是如此。如果您使用朴素贝叶斯进行相同的分类，您可能会看到您期望的概率。

您的类别概率是根据SVM中的支持向量给出的。这意味着您的0.63概率类别根据支持向量来看更为可能。