我有一个使用SVM作为分类器的人脸检测系统。分类器会输出一个置信度水平，介于0到1之间，同时给出决策。像任何检测系统一样，也存在一些误报。为了消除其中的一些，我们可以使用非极大值抑制（请参见http://www.di.ens.fr/willow/teaching/recvis10/assignment4/）。检测的置信度阈值是手动设置的。例如，任何置信度低于0.6的检测都被视为误报。有没有办法自动设置这个阈值？

例如，使用检测/估计理论中的某些方法？

回答：

如果你搜索概率校准，你会发现一些相关的研究（重新校准输出以返回更好的分数）。

如果你的问题是一个二元分类问题，你可以通过为真/假阳性/阴性选项分配值并乘以类别比例来计算成本的斜率。然后，你可以用给定的AUC曲线形成一条线，只在一点相交，以找到在某种意义上作为你问题阈值的最佳点。