| 一种新的分类评测方法 |
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| 引用本文： | 龚笔宏.一种新的分类评测方法[J].广西师范大学学报(自然科学版),2007,25(2):115-118. |
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| 作者姓名： | 龚笔宏 |
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| 作者单位： | 北京大学,网络与分布式实验室,北京,100871 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金重点资助项目(60435020)，国家自然科学基金资助项目(60573166,60603056,60672171) |
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| 摘 要： | 分类算法的现有评价指标存在一些问题,主要是评测数值在不同的数据集上呈现剧烈波动。为解决这一问题,通过考察数据集对分类结果的影响,提出了一种对分类算法的新评测指标new-macro-F1。这一新评测指标将数据集的因素从评测过程中独立了出来,使得new-macro-F1表示的仅仅是分类算法本身。实验结果表明使用新评测指标,同一分类器在不同数据集上的表现波动较小;通过分类器在一个数据集上的表现,可以近似的估计该分类器在另一数据集上的分类质量。
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| 关 键 词： | 分类技术 评测方法 数据挖掘 |
| 文章编号： | 1001-6600（2007）02-0115-04 |
| 收稿时间： | 2007-01-15 |
| 修稿时间： | 2007-01-15 |
An Evaluation Method for Classification |
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| GONG Bi-hong.An Evaluation Method for Classification[J].Journal of Guangxi Normal University(Natural Science Edition),2007,25(2):115-118. |
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| Authors: | GONG Bi-hong |
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| Institution: | Labs of Computer Networks and Distributed System,Peking University,Beijing 100871,China |
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| Abstract: | A new measure of classification new-macro-F1 is proposed according to the analysis of how the training dataset affect the classification result.The experiments show that the new measure remains stable on different dataset and when given the performance of an algorithm on one dataset,the precision on the other dataset could be estimated by the help of new measure. |
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| Keywords: | classification evaluation data mining |
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