原谅我在标题中不清楚，我不能用一种很好的方式来表达它。但这是一个例子。假设我有一组包含3个类的数据：正数，中性和负数，然后我用它们来训练分类器。现在我想知道，如果该分类器预测中性，那么它更像是正中性还是负中性。
所以我能想到的最简单的方法就是检查第二高的可能性，或者考虑所有可能性但是具有不同的权重/系数。
这类问题是否有一个术语？我应该联系哪些论文？非常感谢。
答案 0 :(得分：2)
任何具体答案取决于您计划使用的算法（朴素贝叶斯，3类SVM，谱聚类等）和实施（分析框架）。您正在寻找的衡量标准位于“评分”标题下，其中大部分确实为您提供了对评估功能的编程访问。
根据您的数据空间，找到经过训练的边界（因此您知道哪个更接近）可能更具问题，因为边界可能不是线性的，甚至可能具有良好的空间表示。
至于要阅读的论文......（1）如果不了解您的预期应用，我可以建议的是阅读有关机器学习和分类与评分的内容; （2）请求资源引用是StackOverflow上的一个禁止类问题。
这会让你朝着有用的方向推动吗？