是的，可以使用此置信度数据。但是，我不推荐您提到的方法。相反，让我建议一种不同的方法。实际上，我会推荐两个。第一个在概念上是干净的；第二个可能更容易实现；在实践中它们可能大致相等。

调整损失函数

您可以调整损失函数以反映您对训练数据的置信度得分。

特别是，如果您使用的是交叉熵损失，那么有一种特别干净的方法可以做到这一点。让我解释一下交叉熵损失的一些背景，然后解释一下如何。我们将训练实例上的标签视为标签上的概率分布。在二元分类中，这样的分布可以表示为一个向量$(p_0,p_1)$在哪里$p_0$ 表示标签为 0 的概率，并且 $p_1$ 标签为 1 的概率。通常，我们会得到“硬标签”：如果我们知道实例上的正确标签 $x$ 为0，则对应于概率分布 $(1,0)$; 如果正确的标签是 1，那就是分布$(0,1)$. 然后，交叉熵损失将分类器的预测与该分布进行比较。

交叉熵损失的好处在于它很容易生成比较任何两个分布。因此，如果你有信心$0.8$ 例如，正确的标签 $x$ 为 0，则对应于一个概率分布 $(0.8,0.2)$. 现在，您可以计算分类器预测相对于分布的交叉熵$(0.8,0.2)$，这就是对训练实例损失的贡献 $x$. 对训练集中的所有实例求和，得到调整后的损失函数。

现在，您可以通过最小化这个调整后的损失函数来训练分类器，这将直接将所有信息合并到您的置信度分数中。

使用权重

或者，您可以使用权重来反映置信度信息。

一些分类器允许您为训练集中的每个实例指定权重。这个想法是，对特定实例的错误预测会与其权重成比例地受到惩罚，因此具有高权重的实例对于正确处理更为重要，而具有低权重的实例则不太重要。或者，等效地，训练过程更努力地避免在具有高权重的实例上出现错误。

您可以使用权重来反映置信度信息。假设你有一个实例$x$在你认为应该有标签 0 的训练集中，有信心$0.8$. 您将添加一份$(x,0)$到带有权重的训练集$0.8$（即，实例是$x$标签为 0)，并添加一份$(x,1)$到带有权重的训练集$0.2$（即，实例是$x$标签为 1)。以这种方式建立训练集。这会使训练集的大小翻倍。现在使用这些权重训练一个分类器。

对于支持权重的分类器，这应该很容易实现。

也可以证明它是有效和合理的。例如，当使用交叉熵损失来训练分类器时，这种使用权重的方法相当于调整上面强调的损失函数。因此，在这种特定情况下，这两种方法实际上是等价的。