machine-learning - 学習アルゴリズムの分類におけるパーセンテージ

Question

私はwekaを使用しています。トレーニングセットがあり、トレーニングセットの例の分類はブール値です。トレーニング セットを取得したら、新しい入力の割合が真か偽かを予測したいと思います。o や 1 だけでなく、0 から 1 の間の数値を取得したい。

どうすればそれを行うことができますか、予測には可能性のある分類しかないことがわかりました。

前もって感謝します。

Answer 1

学習済みの分類子でのみ、同じ種類の予測を行うことができます。学習した予測を行うように学習します。必要な予測の種類は、回帰のように聞こえます。つまり、厳密な分類ではなく、メンバーシップ確率を指定する連続値が必要です。

目的を達成する最も簡単な方法は、トレーニング セットのブール値を 0/1 の値に置き換えて、回帰モデルを学習することです。これにより数値が得られますが、必ずしも 0 から 1 の間だけであるとは限りません。

実際の確率を取得するには、確率を計算する分類子 (Naive Bayes など) を使用し、それらを取得するカスタム コードを (Weka ライブラリを使用して) 記述する必要があります。クラスの確率にアクセスできるメソッドの javadocを参照してください。