2010-03-09 3 views
6

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

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.

+0

Я изучу это и сделаю некоторые тесты – piotr

+0

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

Смежные вопросы