Statistics McNemar 2X2测试：“测试”的含义是什么；“两者都没有”的错误分类示例数； 介绍

为了评估2种算法alg1和algo2的性能，我使用了下文第3.1节中解释的McNemar测试。我的问题涉及2x2表中元素的含义

---

这些算法应用于由9000个查询组成的相同的数据集。我想对查询进行分类。作为评估标准，我们使用准确性。如果定义如下：

• 如果查询分类正确。然后将精度增加1

• 其他

  什么也不做
  准确度=（正确分类的查询数）/（查询总数）

---

2x2表 我将在这一节中发布文章中提供的定义。我提供我自己对它的理解。我的问题在于定义2。请让我知道它是否正确：

alg1和algo2错误分类的查询数（n00）：错误分类的查询数

alg1和algo2错误分类的查询数（n11）：alg1和algo2中正确分类的查询数

按alg1而非algo2错误分类的查询数（n01）：仅在alg1中错误分类的查询数

按alg2而非algo1错误分类的查询数（n10）：仅在alg2中错误分类的查询数

|n00 | n01|

|n10 | n11|

---

两者均未对示例进行错误分类的数量

表示两种算法都正确分类查询的查询

二元分类示例

SAMPLE ID | EXPECTED CLASSIFICATION | ALGO1 CLASS | ALGO2 CLASS
1           GROUP A                   GROUP A       GROUP B
2           GROUP A                   GROUP A       GROUP A
3           GROUP B                   GROUP A       GROUP A
4           GROUP B                   GROUP A       GROUP B

• ID1将添加到n10
• ID2将添加到n11
• ID3将添加到n00
• ID4将添加到n01

---

两者都未对示例进行错误分类的数量

表示两种算法都正确分类查询的查询

二元分类示例

SAMPLE ID | EXPECTED CLASSIFICATION | ALGO1 CLASS | ALGO2 CLASS
1           GROUP A                   GROUP A       GROUP B
2           GROUP A                   GROUP A       GROUP A
3           GROUP B                   GROUP A       GROUP A
4           GROUP B                   GROUP A       GROUP B

• ID1将添加到n10
• ID2将添加到n11
• ID3将添加到n00
• ID4将添加到n01

---

噢，谢谢你，我真的不明白这是什么意思。因为我只是把准确度作为一种评估标准。哦，谢谢你，我真的不明白它的意思。因为我只是把准确度作为一个评估指标。