Неопределенность случайной классификации леса

Question

Я классифицирую и получаю спутниковые снимки, используя алгоритм классификации случайных лесов в Python. Я хочу отобразить неопределенность классификации для каждого класса на уровне пикселей.

Возможно ли это?

До сих пор я искал по inte rnet и нашел эту ссылку https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0303243412001195, но упомянутый здесь метод для вычисления неопределенности предназначен только для двоичного классификация.

Я буду очень признателен за любые указания в этом отношении.

Answer 1

На основании упомянутой вами публикации:

Неопределенность классификации пикселя u характеризуется вектором вероятности (pu), полученным с помощью вероятностного классификатора c. Этот вектор содержит вероятность того, что p (i) будет классифицировано по классу i (pu = (p (1), p (2),…, p (c)), при этом c общее число классов земного покрова

Я бы предложил использовать predict_proba функцию sklearn.ensemble.RandomForestClassifier, которая возвращает массив формы (n_samples, n_classes) с упомянутыми вероятностями.

Надеюсь, это поможет.