OpenCVのドキュメントがを「真の問題は、2クラス分類であれば、この方法は、がマージンに距離を締結している決定関数の値を返します」言ったことを意味returnDFValされます、svm.predectパラメータは
これは、サンプルがクラスに属している場合、正の数を返しますか?それ以外の場合は、負の数を返します。
OpenCVのドキュメントがを「真の問題は、2クラス分類であれば、この方法は、がマージンに距離を締結している決定関数の値を返します」言ったことを意味returnDFValされます、svm.predectパラメータは
これは、サンプルがクラスに属している場合、正の数を返しますか?それ以外の場合は、負の数を返します。
戻り値の平均値(returnDFVAL = true)をテストするためのテストプロジェクトを作成しました。戻り値は、テストサンプルと余白の距離です。
2クラスでは、2つのラベル(つまり、1、-1)があります。
試験サンプルがより小さいラベル(-1)に属する場合。距離はプラスです。
これ以外の場合、テストサンプルが大きいラベル(1)に属している場合、距離はマイナスです。
はい、しかし、決定機能の最大限度(範囲)がわかりません!
フィーチャ値が範囲[0,1]にある2クラス問題[-1,1]があります。OpenCVでテストセットを使ってクラスを予測すると、たとえば、0.22、..、1.75、..、3.75のようなさまざまな値が得られます(私はabs関数の絶対最大値を知らない規模は3.75である)。
ありがとうございました。
実際には、決定に最大距離はありません。より大きい距離、より良い信頼性。そして今私はopencvの代わりにlibsvmを使用します。私はlibsvmがより明確で使いやすいと思います – Samuel