binary - VLfeat バイナリ分類

Question

トレーニング: [w, b] = vl_svmtrain(feature_matrix.FeatureVector, label_vector.labelsMatrix, 0.1) ;

分類:
[~,~,~, スコア] = vl_svmtrain(feature_matrix.FeatureVector_temp, ラベル, 0, 'モデル', ww, 'バイアス', bb, 'ソルバー', 'なし') ;

トレーニング中にラベル -1 と 1 を付けました。モデルを分類に使用すると、-1 未満で 1 より大きいスコアが返されます。これらのスコアをバイナリ分類に使用するにはどうすればよいですか? スコアの実際の意味は何ですか？

Answer 1

スコアは、クラス '+1' では正、クラス '-1' では負である必要があります。

基本的に、スコアは、SVM によって学習された分離超平面に関連する分類されたデータ ポイントの位置に対応します。

サポート ベクター マシンの詳細については、VLFeat ドキュメントのSVM の基本セクション、または他の多くのオンライン ソースを参照してください。たとえば、これらの講義スライドは非常に説明的です。