以前は、データに Opencv ランダム フォレスト分類器を使用していました。しかし、Opencv の問題は事後確率です。これはバイナリ分類専用であり、2 つ以上のクラスの確率 (CvRTrees::predict_prob opencv関数) をサポートしていません。データに含まれるクラスの数は 7 ですが、ALGLIB は 3 つ以上の確率をサポートしています ( alglib::dfprocess)。この関数を使用して、7 つのクラスの確率を取得しました。しかし、私の問題は、Alglib で得た結果が OPencv 分類子よりもはるかに貧弱であることです。
どうすれば問題を解決できるか教えてもらえますか? 使用している 7 つのクラスすべての確率予測を取得する必要があります。