libSVM – 第二佳分类

我正在处理一个分类问题,所以我想到了使用libSVM,实际上一切运作得很好。

现在我想引入一些“容忍度”,看看我的系统是否能在N次猜测(或尝试)中猜出数据的正确标签(我事先知道这些标签)。我的意思是:libSVM是否可以输出它猜测的标签之外,还能输出第二佳、第三佳……的标签?

编辑 – 已解决

实际上我“发现”我可以使用选项 -b 1 来要求libSVM输出概率。然后我可以对它们进行排序,以获得最可能的N个标签。


回答:

你是指类别分类的基础概率。这些不是由支持向量机算法产生的。然而,你可以如Platt (1999)中所描述的那样,运行一个辅助模型。

Related Posts

L1-L2正则化的不同系数

我想对网络的权重同时应用L1和L2正则化。然而,我找不…

使用scikit-learn的无监督方法将列表分类成不同组别,有没有办法?

我有一系列实例,每个实例都有一份列表,代表它所遵循的不…

f1_score metric in lightgbm

我想使用自定义指标f1_score来训练一个lgb模型…

通过相关系数矩阵进行特征选择

我在测试不同的算法时,如逻辑回归、高斯朴素贝叶斯、随机…

可以将机器学习库用于流式输入和输出吗?

已关闭。此问题需要更加聚焦。目前不接受回答。 想要改进…

在TensorFlow中,queue.dequeue_up_to()方法的用途是什么?

我对这个方法感到非常困惑,特别是当我发现这个令人费解的…

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注