到目前为止 我们讨论分类器的时候
只讨论了 预测一个句子情绪是正面还是负面 一封电邮是不是垃圾邮件 这类问题
但一般来说 你会想做的更多一点
比如说 这封邮件是垃圾的概率有多大
我对自己的预测的信心到底有多强
比如说我仅仅看看结果是正还是负
那我还想知道对这个预测我到底有多肯定
举例来说 如果你拿这么一个句子来分类:
"寿司和其它所有东西都特别棒"
这肯定是正面情绪
绝对的 "正"评价
但是 "寿司不错 服务凑合"
这句话很可能是正面情绪 但我不能肯定
这没有前一个句子那么肯定
所以一个分类器常常不光是给出 结果是正还是负
还要给出 对这个结果 它的信心有多大
解答这个问题的方式之一 是讨论 概率
所以当你输入一个句子x的时候
你要输出一个这句子情绪为正或负的概率
因此输出的标签
就成了 给定这个句子的情况下 输出某个标签的概率是多大
举个例子 对最开始那个句子来说 结果就不光光是个 "+" 号
我们会说 给定那个句子x的情况下 标签为"+" 的概率是0.99
而在第二个句子里 这个概率只有0.55 因为我不是很确定
预测 概率/信心水平 非常非常重要
我们在分类器那门课里 会看到它让你能做很多很多事
比如说 你知道概率之后 你就可以做类似这样的决定:
当你知道假阳性和假阴性的不同代价 和它们之间的平衡之后
什么决定边界才是最佳的
[背景音乐] 翻译: RyukaSuu |审阅: 19waa Coursera Global Translator Community