scikit SVM 具有看不见标签的多类分类

【问题标题】：sci-kit SVM multi-class classification with unseen labelscikit SVM 具有看不见标签的多类分类
【发布时间】：2014-09-21 01:22:48
【问题描述】：

是否有可能从 sci-kit 配置 svm 分类器：

1.) 支持向量机分类器使用来自 0,...,n - 1 的示例进行训练

2.) 如果单个分类器（one-vs-rest）都没有提供肯定的结果（类成员资格），则输出是指定的标签 n，表示“都没有”

谢谢！

【问题讨论】：

标签： scikit-learn svm libsvm

【解决方案1】：

通过构造，OvR 多类包装器sklearn.multiclass.OneVsRestClassifier 选择最大decision_function 输出或最大predict_proba 来决定预测类。这意味着总会有一个预测的类。

如果你想要，例如当decision_function / predict_proba 都保持在某个阈值以下（对于所有 OvR 问题）时预测“没有这些”，那么您将不得不自己编写这个估计器，但可以从 sklearn.multiclass.OneVsRestClassifier 的代码中获得灵感和只需修改决策逻辑即可。

【讨论】：