Wie kann die Wahrscheinlichkeitsschwelle eines Klassifikators bei mehreren Klassen angepasst werden? [Duplikat]

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Binäre Wahrscheinlichkeitsverteilung

Das Obige ist ein sehr einfaches Beispiel für die Ausgabe eines Wahrscheinlichkeitsklassifizierers für einen Binärklassenfall, entweder 0 oder 1, basierend auf einigen Wahrscheinlichkeiten.
Darüber hinaus ist es einfach, wie Sie den Schwellenwert ändern können. Sie setzen den Schwellenwert entweder höher oder niedriger als 50%, um das Gleichgewicht zwischen Präzision und Rückruf zu ändern und so für Ihre eigene Situation zu optimieren.

Wenn wir jedoch versuchen, für ein Szenario mit mehreren Klassen dasselbe Denken zu haben, sogar nur drei Klassen, wie in der folgenden Abbildung gezeigt (stellen Sie sich vor, dass dies Wahrscheinlichkeiten sind).

Drei Prob Dist

Wie fangen Sie an zu überlegen, wie Sie die Schwelle verschieben können?
Standardmäßig wird die Klasse mit der größten Wahrscheinlichkeit genommen (hier ist Klasse 3).
Was können Sie tun, wenn Sie dieses Gleichgewicht herstellen möchten (um die Präzision / den Rückruf zu beeinflussen)?
Eine Idee könnte sein, die ersten dominanten Klassen zu nehmen, um sie wieder zu normalisieren und eine Schwelle zwischen diesen beiden zu setzen, aber das klingt nicht nach einer eleganten Lösung.
Gibt es eine solide Methodik?

George Pligoropoulos
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Antworten:

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Sie können eine vorherige Verteilung über die Klassen verwenden.

vπvπcvcπc

Wenn Sie eine ordnungsgemäße Verteilung wünschen, müssen Sie nur renormieren.

π=(0,4,0,3,0,3)

vf(x)

f(x)={2v2θ1Andernfalls
θ(0,1)

(v11- -θ,v2θ)π=(11- -θ,1θ)

π

Um diese Art von vorherigen Annahmen prinzipieller in Ihr Modell aufzunehmen, sollten Sie sich die Bayes'sche Inferenz ansehen.

cangrejo
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Danke für deine Antwort. Das macht Sinn. Sie schlagen also vor, nach der elementweisen Multiplikation mit den Prioritäten einfach die größte Zahl auszuwählen, wie Sie es normalerweise tun würden
George Pligoropoulos,
Ja. Beachten Sie, dass Sie beim Renormieren des resultierenden Vektors eine Verteilung mit derselben Reihenfolge erhalten.
Cangrejo
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Das ist einfach wunderschön, danke!
Guyos