【发布时间】:2016-01-12 04:16:10
【问题描述】:
什么是表示多类 SVM 分类器准确性的良好指标。正如我所读到的,如果类的数量超过两个,f_score 就没有多大意义。
【问题讨论】:
标签: machine-learning svm
什么是表示多类 SVM 分类器准确性的良好指标。正如我所读到的,如果类的数量超过两个,f_score 就没有多大意义。
【问题讨论】:
标签: machine-learning svm
主要问题是您的问题是什么。一旦你回答了这个问题,你就可以选择合适的指标。例如,如果您的问题是“尽量减少错误答案的数量”,那么准确性就是您的指标(正确猜测的数量高于所有猜测)。如果您的问题是“最大化每个类内的分类质量”,那么您应该使用平衡精度(或 Gmean),这可能被视为小类获得大权重的重新加权精度,或者作为平均值(算术gmean的平衡精度和几何)。每个类别的准确度独立。换句话说 - 对于多类分类没有正确的度量标准,二元情况也没有 - 它直接来自您的特定问题和您的目标。
【讨论】: