我不时遇到这个问题，并且一直觉得应该有一个明显的答案。
我有潜在类别的概率（来自某个分类器）。我将提供概率最高的类别的预测，但是，我还想为该预测附加一个置信度。
示例：如果我有 Classes[C1, C2, C3, C4, C5]并且我的 Probabilities 是{C1: 50, C2: 12, C3: 13, C4: 12, C5:13}我预测 C1 的信心应该高于我有 Probabilities {C1: 50, C2: 45, C3: 2, C4: 1, C5: 2}。
报告我以 60% 的概率预测 C1 类并不是全部。我也应该能够从概率分布中获得信心。我确信有一种已知的方法可以解决这个问题，但我不知道它是什么。
编辑：为了澄清，把这一点发挥到极致：如果我有一个 100% 概率的类 C1（并假设分类器对每个类都有准确的表示），那么我会非常有信心 C1 是正确的分类。另一方面，如果所有 5 个类别的概率几乎相等（假设它们都是大约 20%），那么我将非常不确定声称任何一个类别都是正确的分类。这两种极端情况更为明显，挑战在于如何为上述中间示例建立置信度。
任何建议或参考都会有很大帮助。
提前致谢。