私はlibsvmを使用しています。いくつかの良い結果が得られます (陽性で 95%、陰性で 94%)。ただし、間違っているものを調べると、なぜ間違っているのか混乱しています。何が間違っているのかをどのように判断しますか? (もっと重要なことは、上司にどのように説明すればよいかということです)。間違ったテスト入力のいくつかは、正しくなったテスト入力のいくつかに (視覚的に) 非常に近いものです。
私の問題について: 32x32 ピクセル、8 ビット グレースケールの画像を見ています。私はさまざまな特徴検出器を評価し、それらを画像の密な表現 (つまり、すべてのピクセル) として使用しています。したがって、私のフィーチャーの長さは多くの場合 1024 です。一部の特徴検出器には複数の出力があり、すべてのピクセルを使用するのではなく、3 番目または 5 番目ごとなどを使用することがあります。これは、画像内の図形を探すバイナリ分類タスクです。たとえば、負の文字をさまざまな文字で表した正方形を見つけようとしています。SVMはうまく機能します。しかし、T を四角として分類することがありますが、その理由はわかりません。確率を使用している場合、確率が非常に高い場合があります。それが何をしているのか、そしてその理由についての洞察を得るにはどうすればよいですか?