我在Python中使用SVM进行多类分类时遇到了问题。实际上，这个问题是关于性别分类（从图像中），其中训练数据集只包含”y=1“或“y=-1“作为类别标签（二元）。但是，在预测时，我需要预测”1“表示男性，”-1“表示女性，以及如果分类器无法判断则返回”0″。我不知道如何添加这个”0″类。我应该使用什么？decision_function?

附注：得分的计算方式如下：得分公式

回答：

实现所需结果的最佳方法是使用概率。如果您使用Scikit-learn，您可以在构造函数中添加参数probability=True。这样您可以得到一个在[0,1]之间的值。另一种方法是使用decision_function，它为您提供到超平面的距离。对于支持向量来说，这应该是在-1和1之间。如果绝对值大于1，则表示安全分类。您可以自行决定在哪里选择0。