2010-03-09 19 views
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Se si dispone di un classificatore bayes addestrato per un insieme di classi, come rilevare se l'output è abbastanza significativo da scegliere una classe? Sarebbe utile per il rilevamento di campioni che non possono essere assegnati a una classe. Ho provato a testare se la probabilità della classe è superiore alla media + 2 * stddev delle probabilità di tutte le clases, ma non credo che sarà robusta.Rilevamento di una classe sconosciuta in un classificatore bayes

risposta

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È possibile considerare i rapporti di probabilità di log. Considerare R(C) = log(P(C|D)/P(~C| D), dove C è la classe, D sono le caratteristiche. Quindi probabilmente vorrai assicurarti che lo R(C) sia maggiore di un importo positivo.

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Vedrò questo e fare alcuni test – piotr

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Il rapporto di verosimiglianza non lo aiuterà qui - almeno non come descrivi. Conosce le * relative * "probabilità" P (C1 | D), P (C2 | D), ..., P (CN | D), ma non sa come normalizzarle correttamente perché ha un non- serie completa di classi; cioè, SUM su i = 1 su N di P (Ci | D) NON è uguale all'unità perché esistono altre classi sconosciute che contribuiscono alla somma di probabilità in modi sconosciuti. Pertanto, anche se può eseguire un rapporto di verosimiglianza P (C1 | D)/P (C2 | D) (il fattore di normalizzazione sconosciuto si abbassa), NON PUO 'calcolare P (~ C | D) perché la sua P (Ci | D) i valori non sono vere probabilità. –

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