2017-07-06 11 views
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私はMultiClassSupportVectorMachineクラスを使って分類を行っています。具体的には、私のデータは24の次元を持ち、値はかなり接近してグループ化されています。私はこのデータで約10クラスを識別します。Accord.Netに「Unidentified」クラスがあります。SVM

私は、入力された値が実際にグループから遠く離れていることを特定したいと考えています。識別できないクラス0を持つ行に沿って何かがあり、SVMが高い信頼度を持っている場合にのみクラス1〜10が出力されます。本質的には

私はこの画像の上から下に行くために探しています: this image showing SVM classification

はaccord.netで可能なこのようなものですか?

ありがとうございます!

答えて

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私は自分の質問に答えました!

これは、Probability関数を使用して、推測がSupportVectorMachineクラスからどのくらい正確であるかの見積もりを取得し、それを低い確率で推測を拒否するしきい値として使用することによって達成できます。

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Probabilityメソッドを使用する場合は、ProbabilisticOutputCalibrationを使用して確率的にマシンを較正したか、ProbabilisticCoordinateDescentなどの確率的学習アルゴリズムを使用したことを確認してください。 – Cesar

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