在Matlab中使用LibSVM支持向量回歸的參數

Question

我正在嘗試使用LibSVM進行回歸。 我正在嘗試檢測面部（10種不同的面部）。 我將1-10標記為面部類別，將11標記為非面部類別。 我想開發一個腳本usig LibSVM，如果測試圖像屬於10個面部類別中的任何一個，它將給我0-1之間的連續得分，否則給我-1（非面部）。 從這個分數，我可以預測自己的成績。 如果測試圖像與第一類匹配，則得分應在0.1左右。 同樣，如果測試圖像與10類匹配，則分數應約為1（任何接近1的連續值）。 我正在嘗試通過LibSVM使用SVR解決此問題。 我可以通過分類輕松獲得預測的課程。 但是我想要一個可以通過回歸得到的連續得分值。 現在，我正在網上尋找使用LibSVM的SVR的功能或功能中的參數，但找不到任何東西。 在這方面有人可以幫我嗎？

Answer 1

這不是回歸問題。 通過回歸解決它不會產生好的結果。

您正在處理一個多類分類問題。 解決此問題的最佳方法是構造具有概率輸出的10個對所有分類器。 要獲得概率輸出（例如，在間隔[0,1]中），可以使用C-SVC的-b 1選項（ -s 0 ）進行訓練和預測。

如果10個分類器中的任何一個為其正分類產生足夠大的概率，則可以使用該概率（接近1）。 如果10個分類器中沒有一個產生具有足夠高置信度的正標簽，則可以默認為-1。

簡而言之：制作一個多分類器，其中包含具有概率輸出的一對多分類器。 隨后使用您選擇的概率閾值（例如0.7）對我所描述的預測進行后處理。