Я использую многоклассовый классификатор SVM в EmguCV. Мне нужна оценка достоверности SVM для каждого из классов. например, мне не нужно, чтобы SVM просто объявлял номер класса, мне нужно, чтобы он сообщал мне P (номера классов | ввод) для разных классов. Как я могу получить эту вероятность или оценку в EmguCV? (мультикласс)
если нет способа, есть ли решение для многоклассового классификатора SVM в Matlab?
Я не знаком с EmguCV, но в OpenCV вы можете сделать что-то подобное, чтобы получить вероятность в SVM:
CvSVM svm; // declare your classifier;
// then do your training process here
svm.train(featuresToBeTrained, labelsToBeTrained, cv::Mat(), cv::Mat(), params); // params are the svm parameters, you can use libsvm to optimize them.
//libsvm website: https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/
// perform prediction
double confidenceScore = svm.predict(featuresToBePredected, true); // this will give you a signed distance to the margin.
// Then you can normalize the score to improve it, one best way is to use sigmoid function.
double finalScore = sigmoidFunc(confidenceScore, sigmoidA, sigmoidB); // sigmoidA and sigmoidB are params for sigmoid function, take wikipedia for reference
// You can define sigmoid function like this
double sigmoidFunc(double confidenceScore, double A, double B)
{
double fApB = confidenceScore*A + B;
// 1-p used later; avoid catastrophic cancellation
if (fApB >= 0)
{
return 1.0 - (exp(-fApB) / (1.0 + exp(-fApB)));
}
else
{
return 1.0 - (1.0 / (1.0 + exp(fApB)));
}
}
Надеюсь, поможет!
Обновить
В случае с несколькими классами перейдите по следующей ссылке:
нажмите здесь
