我在Python中的多类分类中使用 SVM 时遇到了麻烦。 事实上，问题是关于性别分类（来自图像），其中训练数据集仅包含＆＃34; y = 1 ＆＃34; 或＆＃34; y = -1 ＆＃34;作为类标签（二进制）。但是，在预测中，我必须预测＆＃34; 1 ＆＃34;如果是男性或＆＃34; -1 ＆＃34;如果它是女性和＆＃34; 0＆＃34;如果分类器不知道。我不知道如何添加这个＆＃34; 0＆＃34;类。我该怎么用？ decision_function？
PS：得分以这种方式计算：score_formula
答案 0 :(得分：1)
达到预期结果的最佳方法是使用概率。如果您使用Scikit-learn，则可以将参数probability=True添加到构造函数中。这样您就可以获得[0,1]之间的值。
另一种方法是使用decision_function，它为您提供超平面的距离。对于支持向量，这应该是-1和1。如果是保存分类，则绝对值更大1。由你选择0取决于你。
