2014-06-13 2 views
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R에서 e1071 패키지의 svm 기능에서 probability=TRUE의 기능은 무엇입니까?확률의 기능 = TRUE e1071 패키지의 svm 기능에서 R

model <- svm (Type ~ ., data, probability=TRUE, cost = 100, gamma = 1) 
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svm이 기본 R에 없습니다 - 사용중인 패키지에 대해 언급하십시오. – Dason

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'? svm' "확률 : 모델이 확률 예측을 허용해야하는지 여부를 나타냅니다." –

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나는'e1071' 패키지를 사용합니다. –

답변

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각 예측 두 모델 피팅과 예측 반품 TRUEprobability 인수 설정 응답 변수의 각 클래스에 속하는 확률의 벡터. 이들은 예측 객체의 속성으로서 매트릭스에 저장됩니다. 예를 들어

:

library(e1071) 

model <- svm(Species ~ ., data = iris, probability=TRUE) 
# (below I'm just predicting to the training dataset - it could of course just 
# as easily be a separate test dataset) 
pred <- predict(model, iris, probability=TRUE) 

head(attr(pred, "probabilities")) 

#  setosa versicolor virginica 
# 1 0.9803339 0.01129740 0.008368729 
# 2 0.9729193 0.01807053 0.009010195 
# 3 0.9790435 0.01192820 0.009028276 
# 4 0.9750030 0.01531171 0.009685342 
# 5 0.9795183 0.01164689 0.008834838 
# 6 0.9740730 0.01679643 0.009130620 

svm에 호출 probability=TRUE을 설정하는 것이 중요하다고 그러나 주,,, 그리고 단지 혼자 후자 이후 predict에 대한 호출이 생산 것 :

#  setosa versicolor virginica 
# 1 0.3333333 0.3333333 0.3333333 
# 2 0.3333333 0.3333333 0.3333333 
# 3 0.3333333 0.3333333 0.3333333 
# 4 0.3333333 0.3333333 0.3333333 
# 5 0.3333333 0.3333333 0.3333333 
# 6 0.3333333 0.3333333 0.3333333 
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나는 속성에 접근 할 때 NULL 만 얻는다. 또한 바이너리 출력을 얻는다. 여기서 im은 예상되는 확률이 어떨지 – bicepjai

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@bicepjai는 어떤 상황에서 ?? 위의 게시물에서 코드를 실행할 때? – jbaums

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ur 코드가 정확한 출력을 제공하지 않습니다. 내 데이터 (이진 예측 변수 및 기타 요인 및 숫자 독립 변수)가있는 코드는 이진수와 확률을 제공합니다. – bicepjai