Сравнение классификаторов случайных лесов OpenCV и Alglib
Ранее я использовал классификатор случайных лесов Opencv для своих данных. Но проблема с Opencv - апостериорные вероятности. Это только для двоичной классификации и не поддерживает более двух классов вероятностей (CvRTrees::predict_prob opencv функция). В то время как количество классов в моих данных равно 7. Но ALGLIB поддерживает более двух вероятностей (alglib::dfprocess). Я использовал эту функцию, чтобы получить вероятности для моих семи классов. Но проблема со мной в том, что теперь результаты, полученные с помощью Alglib, намного хуже, чем у классификатора OPencv.
Кто-нибудь может сказать мне, как я могу решить мою проблему? Мне нужно получить прогноз вероятности для всех семи классов, которые я использую.