タイトルで明確でないことを私に許してください。本当にうまく表現できませんでした。しかしここに例があります。陽性、中性、陰性の3つのクラスのデータがあり、それを使って分類子を訓練するとします。今、私は、その分類器がニュートラルを予測するならば、それは正のニュートラルまたは負のニュートラルであることを知りたいです。機械学習のどの分類に分類されているかを知る方法
私が考えることができる最も単純な方法は、2番目に高い可能性をチェックすることです。
この種の問題はありますか？私が手に届くはずの書類？どうもありがとう。
具体的な回答は、使用する予定のアルゴリズム（Naive Bayes、3クラスSVM、スペクトルクラスタリングなど）と実装（分析フレームワーク）によって異なります。あなたが探している測定値は「スコアリング」の見出しの下にあります。これらのほとんどは、評価関数へのプログラムによるアクセスを提供します。
データスペースに応じて、訓練された境界線を見つけることで、境界線が線形でなくてもよいし、良好な空間表現を持つことさえできないので、より深刻な問題になる可能性があります。
論文を読む...（1）目的のアプリケーションについてもっと知ることなく、機械学習と分類vsスコアリングについて読むことができます。 （2）リソース参照を求めることは、StackOverflowの質問のクラスです。
これはあなたを役に立つ方向に向けることはできますか？
お返事ありがとうございました。本当に役に立ちました。 – user3799934
助けになるのはうれしいです。最終的に回答を受け入れることを忘れないでください。そうすれば、StackOverflowは質問を適切にアーカイブすることができます。あなたが研究の良い呼吸点を打つと、*あなたが書いた*ものになる可能性があることに注意してください。 – Prune