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Class 1: score1
Class 2: score2
Class 3: score3
Class 4: score4
最佳答案
您可以首先使用一种 vs 全部方法，并通过在 libSVM 中使用决策值选项将它们视为 2class 分类。这是通过将每个类作为正类，将类的其余部分作为每个分类的负类来完成的。
然后比较结果的决策值对样本进行分类。就像您可以将样本分配给具有最高决策值的类一样。例如，样本1的决策值为1类为0.54，2类为0.64，3类为0.43，4类为0.80，则可以将其归类为class4。
您还可以通过在 libSVM 中使用 -b 选项来使用概率值而不是决策函数值进行分类。
希望这可以帮助..
关于statistics - 分类分数 : SVM，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/6395986/
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