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Scikit Learnで実装されたSVMをトレーニングしてテストするとき、データセット内の各ラベルにどのように事前に確率を割り当てることができますか？基本的には、100％確信している例と低い確率を持つ例があります。トレーニング中にScikit Learn SVMの各ラベルに確率を割り当てる方法は？
A
答えて
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確率は実際には入りません。しかし、あなたが好む例については、kの追加コピーをトレーニングデータに追加することができます。
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私は確率がそれに入っていない理由を理解していません。私には好きな事例はありません。すべて同じように重要です。いくつかのデータ例のラベルは、他のものと同様にあまり確実ではありません。 – AlexGuevara
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SVM、分類、および回帰の基本を理解していることを確認してください。次に、sample_weightsまたはmulti-output回帰を使用して、ユースケースの近似を推論することができます。 – sascha
私はSVMの基本を理解していて、[LIBSVM]（https://stats.stackexchange.com/questions/21659/train-a-svm-based-classifier-while-taking）にその実装があります。 -in-account-the-weight-information）である。私はちょうどScikit Learnでこれをすることが可能かどうかを知りたいと思います。 – AlexGuevara
あなたが私のコメントと比較して彼らのアプローチを理解しなかったなら、あなたはsklearnの機能を見つけることができます。注意してください：このアプローチは、基本的にあなたの反対です*私は好きな例を持っていない、すべて同じように重要です。* – sascha