C++ 三类OpenCV-SVM预测置信度

我真的需要知道我的预测的可信度，OpenCV的SVM预测方法确实给了我选择“”：

returnDFVal–指定返回值的类型。如果是真的，那么 问题是2类分类，然后该方法返回决策 函数值，该值是到边距的有符号距离，否则 函数返回类标签（分类）或估计的函数 价值（回归）

不幸的是，我有3门课，所以这对我不适用。是否有任何方法可以绕过此方法或其他方法来确定预测的可信度？

使用opencv 3.x：

float distanceSample(cv::Mat &sample)
{
        assert(svm != NULL && svm->isTrained());
        assert(!sample.empty());

        cv::Mat result;
        svm->predict(sample, result, cv::ml::StatModel::Flags::RAW_OUTPUT);
        float dist = result.at<float>(0, 0);
        return dist;
}

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注：这只适用于2类分类。

预测概率还不可能，但有一种方法可以从引擎盖下得到它

libsvm

，请找到我的答案。

你有没有想过如何做这样的事情？没有，最后我用深度学习lib库解决了这个问题，它处理像素和图像的2D性质，并给了我一个置信区间。

float dist = distanceSample(yourSample);
float confidence = (1.0 / (1.0 + exp(-dist)));