來自預測分類器的多個分類

Question

我有一個分類問題，我想要預測結果，但希望我的分類器在答案中獲得多個「嘗試」（類似於放置雙向投注），而不是單一的分類是正確的還是不正確的，並且對這個最好的過程感到疑惑。例如：給定結果A，B，C和D，我想預測它將是'A或B'，或者'A或C'，'正確'的解決方案（那些）至少包含正確的個人答案）相應地影響學習過程。到目前爲止，我的想法是將數據設置成分組，或多或少地按照上面的方式（A或C）進行分組，並以通常的方式訓練分類器，或者訓練多個分類器以使它們多樣化，並簡單地結合結果，但我想知道是否有更好/不同的方式？我相信這不是一個獨特的問題，但我不確定Google的正確術語。

我不知道這是否是一個相關的問題，但是還有一種方法可以包含在選項'我不知道' - 即。不要做分類？

Answer 1

許多分類器可以做你想做的。
樸素貝葉斯可以給你每個標籤的概率，所以你可以採取k最可能的標籤，而不是隻有最可能的標籤和輸出。
邏輯迴歸，支持向量機也可以給你每個標籤的分數，讓你做類似的事情。
另一個訣竅是略微干擾輸入特徵向量並將其饋送給分類器。重複幾次，你不會得到一個輸出標籤，但有幾個。您可以按頻率對它們進行計數和排序，以獲得多個潛在答案。然後，您可以制定一些截止條件，僅挑選這些標籤的一部分並將其返回給用戶。