___ tag123r ___ R ist eine freie, quelloffene Programmiersprache und Softwareumgebung für statistische Berechnungen, Bioinformatik, Visualisierung und allgemeine Datenverarbeitung. Stellen Sie minimale, reproduzierbare, repräsentative Beispiele für Ihre Fragen bereit. Verwenden Sie dput () für Daten und geben Sie alle Nicht-Basis-Pakete mit Bibliotheksaufrufen an. Bilder für Daten oder Code nicht einbetten, eingerückte Codeblöcke verwenden. Verwenden Sie für statistische Fragen http://stats.stackexchange.com.
___ answer33084012 ___
In dieser Antwort ist %code% 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%
___ qstnhdr ___ Genauigkeit, Präzision und Abrufbarkeit für ein Mehrklassenmodell
___ tag123confusionmatrix ___ Eine Konfusionsmatrix ist eine Kontingenztabelle mit korrekten und falschen Klassifizierungen, die zur Bewertung der Leistung eines Klassifikationsalgorithmus im maschinellen Lernen verwendet wird.
___ tag123precisionrecall ___ Precision and Recall sind statistische Kennzahlen für die Leistung von Informationsabrufalgorithmen, die auf einer binären Klassifizierung basieren. Die Genauigkeit ist ein Maß für den Prozentsatz aller relevanten Klassifikationen (abgerufene Elemente). Recall ist ein Maß für den Prozentsatz relevanter Klassifikationen (Elemente, die abgerufen werden), die vom Algorithmus erfolgreich gefunden wurden, bezogen auf alle relevanten Elemente, die existieren und gefunden werden könnten.
___ tag123nivebayes ___ Naive Bayes ist eine beliebte (Baseline-) Methode zur Textklassifizierung.
___ qstntxt ___
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%
___