Если у вас есть классификатор заливов, обученный набору классов, как определить, достаточно ли выход, чтобы выбрать класс? Было бы полезно обнаружить образцы, которые не могут быть назначены классу. Я пробовал тестировать, если вероятность класса выше среднего + 2 * stddev от вероятностей всех кланов, но я не думаю, что она будет надежной.Обнаружение неизвестного класса в классификаторе заливов
6
A
ответ
3
Вы можете использовать коэффициенты отношения правдоподобия. Рассмотрим R(C) = log(P(C|D)/P(~C| D)
, где C
- это класс, D
. Тогда вы, вероятно, захотите убедиться, что R(C)
больше некоторой положительной суммы.
Смежные вопросы
- 1. Как использовать проверку креста k-fold в наивном классификаторе заливов?
- 2. Обнаружение неизвестного символа в строке
- 3. Scikit-learn: переопределение метода класса в классификаторе
- 4. обнаружение круга от неизвестного чертежа
- 5. opinin mining используя наивный классификатор заливов
- 6. Неизвестного класса имя PKPaymentAuthorizationViewControllerDelegate
- 7. Импорт неизвестного класса Java?
- 8. Создать объект неизвестного класса
- 9. Классификация неизвестного класса в LIbsvm
- 10. Оценка PredictionIO в классификаторе
- 11. ошибка в ссылочном классификаторе
- 12. вызова метода класса на объект неизвестного класса
- 13. Отливки из базового класса неизвестного производного класса
- 14. Java неизвестного количество экземпляров класса
- 15. Получить значение поля неизвестного класса
- 16. Как десериализовать объект неизвестного класса
- 17. Сериализация и восстановление неизвестного класса
- 18. Объект Downcast до неизвестного класса
- 19. метод вызова неизвестного класса типа
- 20. Возвращение строки из неизвестного класса
- 21. Обратный вызов неизвестного класса + функции
- 22. Отправка Java объект неизвестного класса
- 23. Вызывать метод из неизвестного класса
- 24. Расчет наивных заливов в sql
- 25. Точность наивного классификатора заливов
- 26. Python error - классификатор заливов
- 27. tfidfvectorizer Предсказание в сохраненном классификаторе
- 28. ошибка в классификаторе Naive bayes
- 29. Пояснение cascade.xml в классификаторе haar
- 30. Распределение вероятностей Weka в классификаторе
Я изучу это и сделаю некоторые тесты – piotr
Отношение правдоподобия не поможет ему здесь - по крайней мере, не так, как вы описываете. Он знает * относительные * «вероятности» P (C1 | D), P (C2 | D), ..., P (CN | D), но не знает, как нормализовать их должным образом, исчерпывающий набор классов; то есть SUM над i = 1 до N из P (Ci | D) НЕ равно единице, поскольку существуют другие неизвестные классы, которые вносят вклад в сумму вероятности неизвестными способами. Поэтому, несмотря на то, что он может сделать отношение правдоподобия P (C1 | D)/P (C2 | D) (неизвестный коэффициент нормировки выпадает), он НЕ МОЖЕТ рассчитать P (~ C | D), потому что его P (Ci | D) значения не являются истинными вероятностями. – 2012-01-04 07:13:10