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文档简介

1、 Comparing Performance of 2 Models: Independent Test Sets q To test if performance difference is statistically significant: d = e1 e2 - d N(dt,t where dt is the true difference - Since D1, D2 are independent, their variance adds up: = + + 2 2 2 2 t 1 2 1 2 2 e1(1 e1 e2(1 e2 = + n1 n2 - At (1- confid

2、ence level, d =d ±Z t /2 t 41 An Illustrative Example q Given: M1: n1 = 30, e1 = 0.15 M2: n2 = 5000, e2 = 0.25 d = |e2 e1| = 0.1 (2-sided test q 0.15(1 0.15 0.25(1 0.25 + = 0.0043 = 30 5000 d q At 95% confidence level, Z/2=1.96 d = 0.100 ± 1.96 × 0.0043 = 0.100 ± 0.128 t => In

3、terval contains 0 => difference may not be statistically significant 42 Comparing Performance of 2 Classifiers: Same Test Sets with CV q Each learning algorithm may produce k models: - L1 may produce M11 , M12, , M1k - L2 may produce M21 , M22, , M2k If models are generated on the same test sets D1,D2, , Dk (e.g., via cross-validation - For each set: compute dj = e1j e2j - dj has mean dt and variance t k 2 - Estimate: q = 2 t t (d j j

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