我正在使用SVM（sklearn SVC）解决多类（8类）分类问题。如果要不确定某个预测，我希望分类器分配“非”。我真的不在乎该阈值是概率还是其他毫无意义的数字。在这种情况下，documentation建议使用（ovr）decision_function方法（对于小型数据集，predict_proba不一致且毫无意义）。如果8个决策函数值的最大值是否大于某个数字，是否可以仅对每个样本进行检查？或者这不等于对预测的信心？0 个答案:
没有答案
我正在使用SVM（sklearn SVC）解决多类（8类）分类问题。如果要不确定某个预测，我希望分类器分配“非”。我真的不在乎该阈值是概率还是其他毫无意义的数字。在这种情况下，documentation建议使用（ovr）decision_function方法（对于小型数据集，predict_proba不一致且毫无意义）。如果8个决策函数值的最大值是否大于某个数字，是否可以仅对每个样本进行检查？或者这不等于对预测的信心？0 个答案:
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