我有一个训练有素的分类器，可以将看不见的数据分类到四个类中的任何一个。有没有办法限制这个分类只能从所有类中的任何两个分类。
实施例， 分类器的类可以分配给看不见的数据：
0, 1, 2, 3
我想将分类器的预测仅限于0级和1级。因此，每当我将看不见的数据传递给分类器时，它应该将数据分类为0类或1类。
答案 0 :(得分：0)
没有。分类器不是“可以”分类的东西，而是“分类”。如果分类器说3，则没有办法要求它用于不同的类方案。如果您希望分类器具有二进制方案，则必须训练该分类器。那是一个不同的分类器。
我想到的唯一一个案例 - 一些多类分类器底层有多个二元分类器。但是你通常无法获取这些信息。
如果你有额外的知识，你可以做的就是否决分类器。如果您知道第2和第3类不在您的测试集中，您可以使用您的可能性知识将它们转换为0或1.如果最可能的类是2，我明确表示不鼓励您使用概率选择0或1类或者3。
答案 1 :(得分：-1)
您可以生成预测概率，然后只使用第0列和第1列的argmax。
答案 2 :(得分：-1)
是的，这是可能的。在分类时，在某些方法中，您可以获得每个类的概率。因此，如果您有四个类，则输出将类似于[0.1,0.2,0.3,0.4]，其总和将始终为1。这称为软分类。您指定具有最大概率的类。
还有其他方法可以进行硬分类。在这些方法中，您不会获得概率，而是获得确定性结果。在这种情况下，您的输出将看起来像[0,0,0,1]。
您的问题的答案取决于您使用的分类方法。如果您使用软分类，您可以根据您获得的概率进行分类。忽略最后两个类的概率，只使用前两个概率。
如果您使用的是硬分类器，除非您能够提出类似于概率的指标，否则这是不可能的。