Which method does libsvm use when predicting results as probability estimation
我正在使用libsvm(软件包中提供的可执行文件。)来解决2类分类问题。在训练步骤中，我将b参数设置为1，定义为；
-b probability_estimates : whether to train a SVC or SVR model for
probability estimates, 0 or 1 (default 0)
，在预测步骤中，我再次将b参数设置为1，定义为；
-b probability_estimates: whether to predict probability estimates, 0 or 1 (default 0); for one-class SVM only 0 is supported
但是基于SVM的公式，预测结果是到边距的有符号距离。我的问题是，当训练有素的SVM将结果预测为概率估计时，它(libsvm)如何将距离映射到概率估计？
谢谢
他们使用普拉特方法的改进版本。
您可以在这里找到：
http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/papers/libsvm.pdf(第8节，概率估计)
这是该方法的说明：
http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/papers/plattprob.pdf