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以下のページを参考にMLlibを実装したところ、predict関数の返り値が1か-1で、スパムの確率が高いほど1に近くそうでなければ0に近い値が出るというようにはできないようなのですが、MLlibではこのような「確率」を返す関数というのは用意されてないのでしょうか。  
なお、NaiveBayesをSVMWithSGDに変えてみてもやはり1か0で超平面からの距離のような連続的な値にはならないようです。

[Scala ではじめる Spark / MLlib の単純ベイズ分類器 - ALBERT Engineer
Blog](http://tech.albert2005.co.jp/blog/2014/07/17/mllib-naivebayes/ "Scala
ではじめる Spark / MLlib の単純ベイズ分類器 - ALBERT Engineer Blog")


CC BY-SA 3.0
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2015-10-21T01:03:52.533
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question
機械学習
MLlibで予測値を「確率」で出す方法


SVMWithSGDについてはわかりました。[公式ドキュメント](http://spark.apache.org/docs/latest/mllib-
linear-methods.html "Linear Methods - MLlib - Spark 1.5.1
Documentation")にあるようにデフォルトで設定されているしきい値0をclearThresholdすればpredictでナマの値が出るようになります。

[code]

    model = SVMWithSGD.train(dataSet, NUM_ITERATIONS)
    model.clearThreshold()
    val score = model.predict(point.features)//0.8094...のようなナマの値
    
[/code]


CC BY-SA 3.0
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