wekaの分類が，どのクラスにどの程度の確率によって確定したか知りたい

タイトル長いですが，ようは多クラス分類を考えるとき，1事例1クラスだけじゃなく，1事例多クラスの分類をしたいときなどにはどうするのかってことですね。

Naive Bayesは，どのくらいの確率で特定のクラスに分類されるかってことを計算しているので，その確率によって分類されたクラスを順位づけることもできます。

SVMで，評価方法をpairwiseで行った場合，クラスAかクラスBか，クラスAかクラスCか…ということを繰り返すため，1事例につき最大で用意されたクラス分の投票が，最小で0件の投票がなされるため，その投票数で分類されたクラスを順位づけられますね。
1v.s.restで評価した場合は，クラスAかそれ以外か，クラスBかそれ以外か…という計算をするため，上の2つのような順位づけを投票から見ることはできません。（これ以外の見方で，1v.s.restでも順位をつけることはできるのでしょうか？不明です。）

で，wekaは基本的には1事例1クラスだけを予想して返してくれるのですが，実はオプションをつけると上述のようなことも知ることができます。（なかなか日本語で書かれていないし，英語もどういう表現がなされているのか考えるのがめんどうでなかなか見つけられませんでした。英語読むのめんどいじゃないですか（笑））

でも普通にwekawikiに載っていまして，以下のURL（http://weka.wikispaces.com/Use+Weka+in+your+Java+code)中のClassifying instances 項目に注釈でdistributionForInstanceメソッドを使えばいいと書いてあります。

またコマンドプロンプトから使う場合，-p 0 -distributionと指定することで，各クラスの分類確率の分布が表示されます。（http://weka.wikispaces.com/Making+predictions）

こんなことで悩むなら，自分でコード書けって話なんですよね。