C++ OpenCv3.0.0中支持向量机预测的置信度

我用一个程序对道路信号进行分类，我想得到预测的置信度在0-1之间。 嗯，我试着计算置信度并将其与概率进行比较，但这不起作用，因为有图像表示（exp 60 Km/h），其速率低于0.9，而另一个（也表示60 Km/h）的速率更高，为0.9

但同样的事情在未识别的流量歌唱中重复：有些图像不代表流量歌唱，其速率小于0.9，而另一些图像的速率大于0.9。 我试过这个

decision = svmob.predict(testData, true);
confidence = 1.0 / (1.0 + exp(-decision));

我发现了，但它在OpenCv3.0中不起作用。 你能帮帮我吗

然后我尝试了这个：

 int classObject = decision.at<float>(currentFile) < 0.0 ? 1 : -1;
    float confidence = classObject == -1 ? (1.0 / (1.0 + exp(-decision.at<float>(currentFile)))) : (1.0 - (1.0 / (1.0 + exp(-decision.at<float>(currentFile)))));
    if(confidence<0.9)
        printf("le panneau n'est pas reconnu");
    else
        printf("decision = %f, response = %f\n",
        decision.at<float>(0), response);

int classObject=decision.at（当前文件）<0.0？1 : -1;
浮动置信度=类对象==-1？（1.0/（1.0+exp（-decision.at（currentFile）））：（1.0-（1.0/（1.0+exp（-decision.at（currentFile））））；
if（confidence）在opencv3.0中，我们应该使用接口predict（p，noArray（），cv:：ml:：StatModel:：RAW_OUTPUT）。它的效果与opencv2.4中的predict（p，true）相同
Opencv文档解释接口：C++：float StatModel:：predict（输入阵列样本，输出阵列结果=noArray（），int flags=0）const
参数：
样本–输入样本，浮点矩阵
结果–结果的可选输出矩阵

flags–可选标志，依赖于模型。一些模型，如Boost、SVM识别StatModel:：RAW_输出标志，使方法返回原始结果（总和），而不是类标签。使用
cv:：Mat results；float response=SVM->predict（sample.t（），results，cv:：ml:：StatModel:：RAW_输出）
只产生
0
作为返回值和与
float response=svm->predict（sample）相同的类索引；
作为
results
中的唯一条目。你知道怎么做吗？