機械学習 - マルチラベル分類svm

Question

SVMをPythonのマルチクラス分類で使用する際に問題があります。 I事実は、問題がトレーニングデータセットはいずれか一方のみ "Y = 1" 又は含有（画像から）性別分類 "= Y -1" クラスラベルとして（バイナリ）程度です。しかし、予測に、私はそれが女性と「0」分類器がを知らない場合ならば、それは男性または「-1」であれば「」を予測することがあります。この "0"クラスを追加する方法はわかりません。私は何を使うべきですか？決定関数？

PS：スコアは、このように計算されます。score_formula

Answer 1

所望の結果を達成するための最良の方法は、確率を使用することです。 Scikit-learnを使用する場合は、パラメータprobability=Trueをコンストラクタに追加できます。あなたは[0,1]の間の値を得ます。 代わりに、超平面までの距離を提供するdecision_functionを使用することもできます。サポートベクターには-1と1が必要です。保存分類であれば絶対値は1です。あなたが選択した場所はあなた次第です。