opencv文件说“如果为真且问题是2级分类，那么该方法会返回签名到边距的决策函数值
这是否意味着如果样本属于该类，则它将返回正数。否则返回负数。
答案 0 :(得分：1)
我写了一个测试项目来测试返回值mean（returnDFVAL = true），我发现返回值是测试样本到边距的距离。
在2级中，你有2个标签（即1，-1）。
如果测试样品属于较小的标签（-1）。距离是加号。
否则如果测试样品属于较大的标签（1），则距离为负。
答案 1 :(得分：0)
是的，但我不知道决策功能的最大限制（范围）是什么！
我有2级问题[-1,1]，其中特征值在[0,1]范围内。 当我用OpenCV预测类时，使用测试集，我得到了各种值（以abs为单位），例如：0.22，..，1.75，..，3.75（我不知道决策函数量表中的绝对最大值） ，但只有相对3.75）。
非常感谢。