python - 如何评估实时预测的置信度得分

Question

我有一个实时识别人脸的系统。我收集了两个不同人的面部特征，并将这些特征标记为“1”和“2”。目前，我可以使用以下代码示例实时识别这两个人：

classifier.predict(new_instance)

但是，当涉及到一个新人（在当前模型中没有任何特征）时，ML 模型仍然将他/她预测为“1”或“2”。（模型必须说这个人是“1”或“2”）。我已经使用 predict_proba 方法通过在预测概率小于一个值的情况下设置阈值来克服这个问题，但它仍然给出这样的高概率：

classifier.predict_proba(new_instance)

Probabilities : 
  [[0.97499996 0.02500004]] 

所以，我的问题是是否有可能检测到他/她没有预先录制的人？或者是否有任何指标来计算实时预测的置信度得分？

标签： pythonreal-timepredictionconfidence-interval