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在信息检索领域,查全率与查准率是一对相互制约的指标.为了研究文本分类领域查全率和查准率的关系,在此从理论和实验两方面分析查全率及测试集对查准率的影响.理论分析与实验结果一致得出,在文本分类中查全率和查准率是两个一致的指标.另外,在查全率确定的情况下,测试集中各类别文档比例的变化也会导致查准率的变化. 相似文献
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训练集类别分布对文本分类的影响 总被引：11，自引：0，他引：11
为了减小训练集中各类别资源分布不均衡对分类性能造成的影响,该文对原始训练集使用类别均衡法,即对原始训练集以类为单位进行重新组合,使得重组后的训练集类别分布尽可能均衡,从而可以在均衡的类别上进行训练和分类,以降低在训练过程中对小类别的不公平待遇.在复旦大学语料库上使用类别均衡法,分别用Naive Bayes和Rocchio方法分类,前者的宏平均F1从48.62%提高到了80.99%,后者的宏平均F1从64.58%提高到80.26%,微平均F1从73.99%提高到80.47%.实验结果显示,类别均衡法显著提高了分类性能. 相似文献
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