如何在MATLAB中的MLP或SVM中計算平均輸出概率

Question

我有一個系統，可以為每個插入的數據庫在財務問題中找到最佳模型（MLP / SVM的最佳輸入和參數）模型，並為特定數據樣本創建特定模型。 我正在使用5倍交叉驗證，對我的優化算法的成本函數重復5次（以提高系統的可靠性），因此最終我將找到現在將用於樣本外數據的最佳25個模型。

在某些情況下，當我將樣本數據插入到這25個模型中時，我的輸出會略有不同（我有一個可以生成概率的分類MLP模型）。 這是輸出之一：

0.380032703, 0.356491904, 0.369914169, 0.377588996, 0.425321986 ,0.382467546, 0.341404809, 0.538460421, 0.353585952, 0.332340499, 0.36827261, 0.369171894, 0.329522399, 0.398054125, 0.360501952, 0.406897298, 0.480889919, 0.403619213, 0.406236551, 0.422529236, 0.393108809, 0.309808029, 0.357776713, 0.337373411, 0.397259506

如您所知，這些輸出將數據的不同部分作為訓練集和測試集用於創建模型。 輸入和參數之類的其他東西都是相同的，任何外采樣我應該只有一個概率。 我的拳頭方法是使用平均數。 我希望您的建議從這些概率中創建一個可靠的概率。 當我檢查其他樣本輸出時，在很多情況下差異很小，但在某些情況下概率之間差異很大。

您對這個問題有什么想法？

謝謝。

Answer 1

您應該根據您認為生成輸出的模型正確的程度對輸出進行加權。 如果您沒有理由偏愛任何一個模型，那么它們都具有相同的權重（即1 /（模型數）），並且組合輸出只是各個輸出的平均值。