clf.decision_function()详解
时间: 2024-05-19 10:14:09 浏览: 13
`clf.decision_function()`是一个用于预测样本的置信度得分的方法,它可以返回每个样本属于每个类别的得分。具体来说,对于二分类问题,它会返回每个样本属于正类的得分,这个得分可以理解为样本被划分为正类的置信程度。对于多分类问题,它会返回每个样本属于每个类别的得分,这些得分可以理解为样本被划分为每个类别的置信程度。
`clf.decision_function()`的输出值的大小和符号可以用来衡量模型对每个样本的分类置信度。如果输出值越大,模型对样本属于该类别的置信度越高;如果输出值越小,模型对样本属于该类别的置信度越低。同时,输出值的符号也很重要,正数表示样本被划分为正类的置信度更高,负数表示样本被划分为负类的置信度更高。
需要注意的是,`clf.decision_function()`的输出值不是概率,而是得分,因此其取值范围没有限制,可以是任何实数。如果需要将得分转化为概率,可以使用sigmoid函数或softmax函数等方法进行转换。
相关问题
clf.decision_function
clf.decision_function是一个机器学习中的函数,用于计算样本点到分类超平面的距离,可以用来判断样本点属于哪个类别。在支持向量机(SVM)中,分类超平面是通过训练数据集中的支持向量确定的。clf.decision_function返回的值越大,表示样本点越可能属于正类,反之则越可能属于负类。
请详细解释以下代码的作用:distances = clf.decision_function([feature])
`distances = clf.decision_function([feature])` 是使用支持向量机分类器(SVM)中的决策函数来计算待识别图片特征 `feature` 与每个类别之间的距离。
在SVM中,决策函数可以用来度量一个样本点到分类超平面的距离。对于一个多类别的问题,SVM会为每个类别训练一个分类器,决策函数返回的是待识别样本点到每个类别分类超平面的距离。
在这里,`clf.decision_function([feature])` 返回的是一个数组 `distances`,其中每个元素表示 `feature` 和对应类别之间的距离。这个数组的长度与训练SVM时的类别数量相同。
通过检查 `distances` 数组中的值,我们可以判断待识别图片特征 `feature` 是否与已有的员工图片特征有较大差别。如果 `distances` 中所有的值都较小,则说明 `feature` 与所有员工类别之间的距离都较小,可以判定为陌生人。根据这个判断结果,我们可以将预测结果设为0,代表陌生人。
需要注意的是,判断是否为陌生人的阈值可以根据实际情况进行调整。如果阈值设置得较高,只有当特征与员工类别之间的距离较大时才被判定为陌生人;如果阈值设置得较低,即使特征与某个员工类别之间的距离较小,也可以被判定为陌生人。根据具体的应用场景和需求,可以灵活调整阈值。
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