【问题标题】:Is it possible to calculate the posterior probability of any type of classifiers?是否可以计算任何类型分类器的后验概率?
【发布时间】:2017-12-25 01:24:08
【问题描述】:

据我所知,朴素贝叶斯等分类器会计算数据的后验概率,并据此得出结果。 我的问题是任何分类器都可以产生后验概率吗? 例如决策树如何生成它?

【问题讨论】:

    标签: classification probability


    【解决方案1】:

    逻辑回归和神经网络等一些分类模型直接计算后验类概率。基于生成模型的模型,例如二次判别式和从混合密度派生的模型,也计算后验类概率。通过从树的叶子返回正样本的比例,决策树可以很容易地适应输出类概率。

    一个突出的例外是支持向量机,它不返回概率。我想也许有人试图修改它以返回概率;不知道结果如何。

    有关这些内容的更多信息,请参阅 Hastie、Tibshirani 和 Friedman,“统计学习的要素”(或许多文本中的任何一篇)。此类进一步的问题可能应该转到 stats.stackexchange.com。

    【讨论】:

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