2014 年 11月 1 日随笔档案 - 魑魅魍魉之主

分类模型评估与选择总结

摘要： 1.评估分类器性能的度量当建立好一个分类模型之后，就会考虑这个模型的性能或准确率如何，这里介绍几种分类器评估度量如下表：假设在有标号的元组组成的训练集上使用分类器。P是正元组数，N是负元组数。度量公式准确率、识别率(TP+TN)/(P+N)错误率、误分类率(FP+FN)/(P+N)敏感度、真... 阅读全文

posted @ 2014-11-01 17:28 魑魅魍魉之主阅读(767) 评论(0) 推荐(0)

贝叶斯分裂方法总结

摘要： 1.综述：贝叶斯分类方法是统计学分类方法。它们可以预测类隶属关系的概率，如一个给定的元组属于一个特定类的概率。贝叶斯分类基于贝叶斯定理。分类算法的比较研究发现，一种称为朴素贝叶斯分类法的简单贝叶斯分类法可以与决策树和经过挑选的神经网络分类器相媲美。用于大型数据库，贝叶斯分类法也已表现出高准确率和... 阅读全文

posted @ 2014-11-01 15:19 魑魅魍魉之主阅读(363) 评论(0) 推荐(0)

决策树学习总结

摘要： 1.概述决策树归纳是从有类标号的训练元组中学习决策树。决策树是一种类似于流程图的树结构，其中，每个内部结点（非叶子结点）表示在一个属性上的测试，每个分支代表该测试的一个输出，而每个树叶结点存放一个类的类标号。树的最顶层结点是根结点。有些决策树只能产生二叉树，而有些决策树可能产生非二叉树。决策树以自顶... 阅读全文

posted @ 2014-11-01 12:28 魑魅魍魉之主阅读(603) 评论(0) 推荐(0)

2014年11月1日