2014-01-13 105 views

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分类置信度是由您使用的特定分类算法计算出来的,不同的算法计算方法不同。

在这个问题上值得注意的是,这些值对于某些算法更可靠,对其他算法更不可靠。 “可靠”的意思是我们希望算法在分类不清晰时输出较小的置信度值。因此,举例来说,对于错误分类的例子,我们更喜欢具有较小置信度值的算法(至少他们“警告”我们他们不确定),而不是具有较高置信度值的算法。

例如,随机森林算法产生相当可靠的置信度值,而决策树和朴素贝叶斯通常产生可靠的值。