Wie berechne ich Genauigkeit , Genauigkeit und Rückruf für jede Klasse aus einem Naive Bayes-Modell? Ich benutze den eingebetteten Datensatz: Iris und Paket Baum und Paket e1071 für Naive Bayes. Die Konfusionsmatrix ist wie folgt:
%Vor%P.S: Beachten Sie, dass ich 75 Einträge als Trainingssatz und andere zum Testen verwende:
%Vor% In dieser Antwort ist mat die von Ihnen beschriebene Konfusionsmatrix.
Sie können Genauigkeit berechnen und speichern mit:
%Vor%Die Genauigkeit für jede Klasse (unter der Annahme, dass die Vorhersagen in den Zeilen sind und die wahren Ergebnisse in den Spalten sind) kann mit:
berechnet werden %Vor%Wenn Sie die Genauigkeit für eine bestimmte Klasse abrufen möchten, können Sie Folgendes tun:
%Vor%Recall für jede Klasse (wieder unter der Annahme, dass die Vorhersagen in den Zeilen sind und die wahren Ergebnisse in den Spalten sind) kann berechnet werden mit:
%Vor%Wenn Sie eine bestimmte Klasse zurückrufen möchten, können Sie Folgendes tun:
%Vor%Wenn Sie stattdessen die wahren Ergebnisse als Zeilen und die vorhergesagten Ergebnisse als Spalten hätten, würden Sie die Definitionen für Präzision und Rückruf umkehren.
Daten:
%Vor%Tags und Links r naivebayes precision-recall confusion-matrix