网站优化百度,信宜网站建设,网络工程建设流程,wordpress 搜索分页正确率#xff08;accuracy#xff09; 正确率是我们最常见的评价指标#xff0c;accuracy (TPTN)/(PN)#xff0c;正确率是被分对的样本数在所有样本数中的占比#xff0c;通常来说#xff0c;正确率越高#xff0c;分类器越好。 不同算法有不同特点#xff0c;在不同… 正确率accuracy 正确率是我们最常见的评价指标accuracy (TPTN)/(PN)正确率是被分对的样本数在所有样本数中的占比通常来说正确率越高分类器越好。 不同算法有不同特点在不同数据集上有不同的表现效果根据特定的任务选择不同的算法。如何评价分类算法的好坏要做具体任务具体分析。对于决策树主要用正确率去评估但是其他算法只用正确率能很好的评估吗? 答案是否定的。 正确率确实是一个很直观很好的评价指标但是有时候正确率高并不能完全代表一个算法就好。比如对某个地区进行地震预测地震分类属性分为0:不发生地震、1发生地震。我们都知道不发生的概率是极大的对于分类器而言如果分类器不加思考对每一个测试样例的类别都划分为0达到99%的正确率但是问题来了如果真的发生地震时这个分类器毫无察觉那带来的后果将是巨大的。很显然99%正确率的分类器并不是我们想要的。出现这种现象的原因主要是数据分布不均衡类别为1的数据太少错分了类别1但达到了很高的正确率缺忽视了研究者本身最为关注的情况。
