我正处于 Java 中 SVM 实现的最后阶段。
我有 10 个数据集,其中3 points
分类错误。
那么找到准确性的方程式是什么?
我正处于 Java 中 SVM 实现的最后阶段。
我有 10 个数据集,其中3 points
分类错误。
那么找到准确性的方程式是什么?
准确度是(TP + TN) / #samples
,其中:
TP
是真阳性(实际值为+1,归类为+1)TN
是真正的否定(实际值为-1,它被归类为-1)在分类任务中,除了准确率之外,还使用了许多其他指标来表示分类器的性能,例如准确率、召回率、ROC、 ROC下面积和F1 分数。
您可以在此处找到更多信息和方程式: http://en.wikipedia.org/wiki/Receiver_operating_characteristic和此处:http : //en.wikipedia.org/wiki/Accuracy_and_precision
该算法的准确度为:#samples_classified_correctly / #samples
.
如果您有 10 个样本,其中 7 个被正确分类,您的准确度为 0.7。
但是,请注意,10 个样本在统计上不足以估计您不知道其分类的样本的预期准确度(在“现实世界”中)。