Классификационная оценка: SVM
Я использую libsvm для классификации нескольких классов. Как я могу прикрепить оценки классификации, чтобы сравнить достоверность классификации, с выходом для данного образца как:
Class 1: score1
Class 2: score2
Class 3: score3
Class 4: score4
2 ответа
Вы можете сначала использовать один подход против всех и рассматривать их как классификацию 2 классов, имея опцию решающего значения в libSVM. Это достигается за счет того, что каждый класс является положительным классом, а остальные классы - отрицательными для каждой классификации.
Затем сравните значения решения результатов для классификации образцов. Как вы можете назначить образец для класса, который имеет самые высокие значения решения. Например, образец 1 имеет значение решения 0,54 для класса 1, 0,64 для класса 2, 0,43 для класса 3 и 0,80 для класса 4, затем вы можете классифицировать его как класс 4.
Вы также можете использовать значения вероятности для классификации вместо значений функции принятия решения, используя опцию -b в libSVM.
Надеюсь это поможет..
Другой вариант - использовать пакет LIBLINEAR, который внутренне реализует стратегию "один против всех" для решения многоклассовой задачи. В LIBSVM эта реализация основана на стратегии "один против одного".