请问python中如何把SVM分类输出转化为后验概率？想试试SVM+sigmoid，求代码？

1. 请问python中如何把SVM分类输出转化为后验概率？想试试SVM+sigmoid，求代码？

因为要用libsvm自带的脚本grid.py和easy.py,需要去官网下载绘图工具gnuplot,解压到c盘.进入c:\libsvm\tools目录下，用文本编辑器（记事本，edit都可以）修改grid.py和easy.py两个文件，找到其中关于gnuplot路径的那项，根据实际路径进行修改，并保存
python与libsvm的连接（参考SVM学习笔记（2）LIBSVM在python下的使用）

1.打开IDLE(pythonGUI)，输入>>>importsys>>>sys.version
2.如果你的python是32位，将出现如下字符：
(default,Apr102012,23:31:26)[MSCv.150032bit(Intel)]’
这个时候LIBSVM的python接口设置将非常简单。在libsvm-3.16文件夹下的windows文件夹中找到动态链接库libsvm.dll，将其添加到系统目录，如`C:\WINDOWS\system32\’，即可在python中使用libsvm

2. 请问SVM如何输出概率值

使用Libsvm工具箱的话，在函数svmtrain和svmpredict的输入参数部分加入'-b 1'、函数svmpredict的输出参数增加至3个即可（例如 [~, ~, prob_estimates] = svmpredict(label_test, feature_test, svmStruct, '-b 1')，其中prob_estimates 即为输出概率）。

3. python的sklearn中svm怎么输出R2和RMSE

调用 sklearn.metrics 中的 相应方法

4. 关于python sklearn 中SVM分类的问题

改成result = clf.predict([[2, 2]])

5. python sklearn逻辑回归怎么导出概率值

概率值：predict_proba()
类别：predict()

6. 使用LibSVM工具包中的svmprdict函数的时候，概率输出值全部相同的问题

这应该是在提取SIFT特征的时候因为图片尺寸的关系，在量化阶段混进了长度为零的矢量，所以在后续计算核矩阵的时候出现了NaN的情况，把它们去掉就好了。今晚8点发。

7. libsvm中predict怎样使其输出的结果转换为后验概率

因为要用libsvm自带的脚本grid.py和easy.py,需要去官网下载绘图工具gnuplot,解压到c盘.进入c:\libsvm\tools目录下，用文本编辑器（记事本，edit都可以）修改grid.py和easy.py两个文件，找到其中关于gnuplot路径的那项，根据实际路径进行修改，并保存
　　python与libsvm的连接（参考SVM学习笔记（2）LIBSVM在python下的使用）

　　1.打开IDLE(pythonGUI)，输入>>>importsys>>>sys.version
　　2.如果你的python是32位，将出现如下字符：
　　(default,Apr102012,23:31:26)[MSCv.150032bit(Intel)]’
　　这个时候LIBSVM的python接口设置将非常简单。在libsvm-3.16文件夹下的windows文件夹中找到动态链接库libsvm.dll，将其添加到系统目录，如`C:\WINDOWS\system32\’，即可在python中使用libsvm

8. sklearn中的joblib（用svm模型）是如何predict词向量的极性的、。

fromsklearnimportexternalsexternals.joblib.dump(clf,'文件名')＃clf是fit好的模型，文件名是保存在本地的文件clf＝externals.joblib.load(‘文件名’)＃这样就又把本地的模型载入，可以使用了