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用于分析R模型输出中的阈值的代码

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用于分析R模型输出中的阈值的代码,r,machine-learning,R,Machine Learning,我有一个文本分类问题，包括两个类别-零和一。到目前为止，我尝试通过创建文档术语矩阵来解决它，并通过SVM（使用RTextTools包）运行它。下面是一段代码片段：（在R中） models>SVM\u精度SVM\u召回SVM\u FSCORE >> 0.64 0.63 0.63 我的问题如下: 1.为什么结果矩阵中的所有预测值都在0.5-1之间？不是应该是0比1吗 2.假设我们用θ作为阈值来区分所有高于θ的分数为1级，其余为0。我如何分析（在

我有一个文本分类问题，包括两个类别-零和一。到目前为止，我尝试通过创建文档术语矩阵来解决它，并通过SVM（使用RTextTools包）运行它。下面是一段代码片段：（在R中）

models>SVM\u精度SVM\u召回SVM\u FSCORE
>>         0.64          0.63          0.63
我的问题如下:

1.为什么结果矩阵中的所有预测值都在0.5-1之间？不是应该是0比1吗

2.假设我们用θ作为阈值来区分所有高于θ的分数为1级，其余为0。我如何分析（在R中）在哪个θ下计算这些精度和召回值？如何更改此阈值以获得不同的值

3.我如何在R中为每个类别创建两个不同的阈值（中间剩下的部分标记为“未识别”）？

这是一个问题，你所说的“1.为什么结果矩阵中的所有预测值都在0.5-1之间？它不应该是0-1吗？”？你能把这些值加到你的问题上吗？ 
models <- train_models(container, algorithms=c("SVM"))
results <- classify_models(container, models)
analytics <- create_analytics(container, results)
View(summary(analytics))

>>ALGORITHM PERFORMANCE

>>SVM_PRECISION    SVM_RECALL    SVM_FSCORE 
>>         0.64          0.63          0.63