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我正在尝试了解classifier.show_most_informative_features(10)for MAXent 分类器。我不明白这些列的含义，例如在以下输出中：

train on 460 instances, test on 154 instances accuracy: 0.61038961039 
pos precision: 0.432989690722 
pos recall: 0.893617021277 
neg precision: 0.912280701754 
neg recall: 0.485981308411    
-4.141 need==True and label is 'REL'    
3.395 approves==True and label is 'IRREL'   -
3.308 took==True and label is 'IRREL' 
-1.766 treat==True and label is 'REL' 
-1.488 tired==True and label is 'IRREL' 
-1.295 gave==True and label is 'IRREL' 
0.879 need==True and label is 'IRREL'
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似乎您有两个标签，"RELEVANT"并且"IRRELEVANT". 当有两个标签时，一个通常命名为“1”或正，另一个命名为“-1”或负。

在训练过程中，分类器分析了 460 个训练实例的特征，并根据它们区分两个标签的能力对它们进行加权。加权过程的细节取决于您选择的算法。

阳性精度：在测试期间被分类为标签 1 的 154 个测试实例中，有 43% 的测试实例确实具有标签 1。

正面召回：在测试集中找到了 89% 的标签 1 实例，即分类为标签 1。

负精度/负召回是相同的，但对于标签 -1。

准确性： 154 个测试实例中有 61% 被正确标记。

这些特征根据它们的绝对值进行排序，这对应于它们与分类的相关性。在这种情况下，最“有用”的特性是需要，如果它是真的，这是一个很好的提示，实例的标签应该是“相关的”。

于 2013-04-30T23:08:29.893 回答