Machine learning 多类分类器的精度度量
什么是表示多类SVM分类器精度的好指标。正如我所读到的，如果班级数量超过两个，f_分数就没有多大意义 主要问题是你的问题是什么。回答此问题后，您可以选择适当的度量。例如，如果您的问题是“最小化错误答案的数量”，那么准确性就是您的度量（正确猜测的数量高于所有猜测）。如果您的问题是“最大化每个类内部的分类质量”，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，或者被视为平均值（平衡精度的算术和GMean的几何）。独立评估每一类的准确度。换句话说，对于多类分类，没有正确的度量标准，对于二进制分类，也没有正确的度量标准。它直接来自于您的特定问题和您的目标Machine learning 多类分类器的精度度量,machine-learning,svm,Machine Learning,Svm,什么是表示多类SVM分类器精度的好指标。正如我所读到的，如果班级数量超过两个，f_分数就没有多大意义 主要问题是你的问题是什么。回答此问题后，您可以选择适当的度量。例如，如果您的问题是“最小化错误答案的数量”，那么准确性就是您的度量（正确猜测的数量高于所有猜测）。如果您的问题是“最大化每个类内部的分类质量”，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，或者被视为平均值（平衡精度的算术和GMean的几何）。独立评估每一类的准确度。换句话说，对于多类分类，没有正