Классификация данных на 3 класса с помощью модели двоичного классификатора

Question

Привет, я новичок в машинном обучении. У меня есть задача классификации данных на 3 класса. У меня есть данные только для 2 классов. Я использовал SVM Linear Classifier для классов, для которых у меня есть данные (2 класса, скажем, A и B). Теперь есть еще один третий класс C, для которого у меня нет никаких данных. Есть ли способ, которым я могу использовать этот двоичный классификатор и предсказать, если образец не принадлежит ни к одному из 2 классов (A и B), то он должен принадлежать C?

Answer 1

Вы действительно можете в конечном итоге использовать свою модель, наблюдая, достигнут ли определенный порог (активация) или нет, но я не уверен, что будет хорошо на практике.Я сомневаюсь, что вы можете найти стабильные пороговые значения, которые будут успешно разделять измерение, чтобы вы могли классифицировать класс C. Я бы лучше попробовал другой подход.Я бы совмещал A и B и обучал детектор выбросов, такой как One Class SVM .Тогда вы сможете классифицировать C, то есть это ни A, ни B.