複数のバイナリ分類器を組み合わせる

Question

私はマルチレイヤパーセプトロン分類器を実装しようとしており、1000サンプルのデータセットがあります。 6つの機能と5つの異なるラベルがあります

私はOneVsAllの理解に基づいて、ラベルごとにバイナリ分類子を作成し、分類データをトレーニングデータで訓練します。 しかし、私は5つのバイナリ分類器の結果をどのように組み合わせることができるのか分かりません。また、データにノイズがあり、2つのバイナリ分類器がテストサンプルが陽性であると予測した場合はどうなりますか？すべてのラベルのバイナリ分類器がサンプルがネガティブサンプルであると予測した場合はどうすればいいですか？

Answer 1

あなたの出力レイヤーは、各ユニットはhの値を返します。ここでは、0 < h < 1です。通常、バイナリクラシファイアでは、スレッショルド値、たとえば0.5を選択し、出力が肯定的な結果か否定的な結果かを決定します。 1vsAllの場合、予測値として最高値がhの出力単位のラベルを選択します。