我正在尝试使用LibSVM进行回归。我正在尝试检测面孔(10类不同的面孔)。我把1-10标记为脸类，11标记为非脸类。我想使用LibSVM开发一个脚本，如果测试图像落在10个人脸类中的任何一个，它将给我一个0-1之间的连续得分，否则它将给我-1(非人脸)。从这个分数，我可以预测我的班级。如果测试图像与一级匹配，则得分应该在0.1左右。同样，如果测试图像与class 10匹配，分数应该在1左右(任何接近1的连续值)。我试图使用LibSVM使用SVR来解决这个问题。我可以很容易地通过分类得到预测的类。但我想要一个可以通过回归得到的连续分数值。现在，我正在用LibSVM在网上寻找SVR的函数或函数中的参数，但我找不到任何东西。有人能在这方面帮助我吗?
这不是回归问题。用回归法求解不会得到好的结果。
你正在处理一个多类分类问题。解决这个问题的最佳方法是构造10个具有概率输出的一对一全分类器。为了获得概率输出(例如在区间[0,1]中)，您可以使用C-SVC (-s 0)的-b 1选项进行训练和预测。
如果10个分类器中的任何一个为其正类产生足够大的概率，则使用该概率(接近1)。如果10个分类器中没有一个产生具有足够高置信度的正标签，则可以默认为-1。
所以简而言之:制作一个多类分类器，包含具有概率输出的一对多分类器。随后，使用您选择的概率阈值(例如0.7)对预测进行后处理。