Apache spark 多类MLLIB-SVM的概率计算

我想知道如何在多类分类问题中使用Spark MLLIB SVM计算概率。 文档显示没有此类功能可用。 使用

我的问题是：

有没有计算某个地方概率的函数

如果没有，谁能帮助我实现这些功能

我只需在训练后获取每个类别的所有支持向量的平均距离，并比较从新数据点到所有分类器的超平面的距离。

---

我认为支持向量机给出了这些距离，但我不确定。

SVM不适合计算后验类概率，因为它们的构造只是为了找到类边界。如果你想要概率，我认为你应该采取另一种方法，例如神经网络或一种决策树，其输出分数=叶区正面例子的比例。@RobertDodier LibSVM确实支持这一点，以及科学文献：因此我认为计算后验概率是可能的，但它在Spark MLLib中不可用。由于我没有从社区得到任何关于此类功能已经可用的响应，我得出结论，我必须自己实现它？OP（OP到底代表什么？）只是寻求后验概率作为达到目的的手段。他的真正目标是multiclass SVM.OP=原始后处理这个老问题：除了自己实现platt伸缩之外，还有其他解决方案吗？