में अज्ञात वर्ग का पता लगाना यदि आपके पास कक्षाओं के एक सेट के लिए प्रशिक्षित बेयस क्लासिफायरफायर है, तो यह पता लगाने के लिए कि आउटपुट कक्षा का चयन करने के लिए पर्याप्त महत्वपूर्ण है या नहीं? नमूने का पता लगाने के लिए यह उपयोगी होगा जिसे कक्षा में नहीं भेजा जा सकता है। मैंने परीक्षण की कोशिश की है कि कक्षा की संभावनाएं सभी क्लॉज की संभावनाओं के + 2 * stddev से ऊपर हैं, लेकिन मुझे नहीं लगता कि यह मजबूत होगा।बेयस वर्गीकृत
6
A
उत्तर
3
आप लॉग-संभावना अनुपात पर विचार कर सकते हैं। R(C) = log(P(C|D)/P(~C| D)
पर विचार करें, जहां C
कक्षा है, D
विशेषताएं हैं। तो आप शायद यह सुनिश्चित करना चाहते हैं कि R(C)
कुछ सकारात्मक राशि से अधिक है।
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मैं इसमें देखता हूं और कुछ परीक्षण करता हूं – piotr
संभावना अनुपात यहां उनकी सहायता नहीं करेगा - कम से कम आप वर्णन नहीं करते हैं। वह * सापेक्ष * "संभावनाएं" पी (सी 1 | डी), पी (सी 2 | डी), ..., पी (सीएन | डी) जानता है, लेकिन उन्हें नहीं पता कि उन्हें सामान्य रूप से कैसे सामान्यीकृत किया जाए क्योंकि उनके पास गैर- कक्षाओं का पूरा सेट; यानी, I = 1 से पी के पी (सीआई | डी) पर एसयूएम एकता के बराबर नहीं है क्योंकि अन्य अज्ञात वर्ग मौजूद हैं जो अज्ञात तरीकों से संभाव्यता योग में योगदान देते हैं। इसलिए, भले ही वह पी (सी 1 | डी)/पी (सी 2 | डी) संभावना अनुपात (अज्ञात सामान्यीकरण कारक बाहर निकलता है) कर सकता है, वह पी (~ सी | डी) की गणना नहीं कर सकता क्योंकि उसके पी (सीआई | डी) मूल्य वास्तविक संभावनाएं नहीं हैं। –