使用二元分类器模型将数据分类为 3 类
Classifying data into 3 classes with a binary classifier model
大家好，我是机器学习的新手。我的任务是将数据 class 化为 3 classes。我只有 2 classes 的数据。我已将 SVM 线性分类器用于我有数据的 classes（2 classes 说 A 和 B）。现在还有三分之一 class C 我没有任何数据。有没有一种方法可以使用这个二进制 classifier 并预测样本是否不属于 2 classes(A 和 B) 中的任何一个，那么它必须属于 C ?
您最终确实可以通过观察是否满足特定阈值（激活）来使用您的模型，但我不确定在实践中什么是好的。我怀疑你能否找到一个稳定的阈值来成功划分维度，这样你就可以 classify class C。
我宁愿尝试另一种方法。我会连接 A 和 B 并训练异常值检测器，例如 One Class SVM。然后你就可以 classify C 即它既不是 A 也不是 B 。
大家好，我是机器学习的新手。我的任务是将数据 class 化为 3 classes。我只有 2 classes 的数据。我已将 SVM 线性分类器用于我有数据的 classes（2 classes 说 A 和 B）。现在还有三分之一 class C 我没有任何数据。有没有一种方法可以使用这个二进制 classifier 并预测样本是否不属于 2 classes(A 和 B) 中的任何一个，那么它必须属于 C ?
您最终确实可以通过观察是否满足特定阈值（激活）来使用您的模型，但我不确定在实践中什么是好的。我怀疑你能否找到一个稳定的阈值来成功划分维度，这样你就可以 classify class C。 我宁愿尝试另一种方法。我会连接 A 和 B 并训练异常值检测器，例如 One Class SVM。然后你就可以 classify C 即它既不是 A 也不是 B 。