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文档简介
文本分类的评价
二元分类评价混淆矩阵分类算法混淆矩阵/01混淆矩阵在训练获得文本分类模型之后,需要对模型的分类性能进行评价。文本分类任务主要包括二元分类任务和多元分类任务。大多数文本分类任务都是二元分类任务,因此首先介绍两类问题的文本分类算法的评估。首先引入分类结果混淆矩阵。混淆矩阵图:混淆矩阵混淆矩阵6
现实中,真例通常为需要判断的某一个特定的属性。如是否为诈骗短信、是否为用户感兴趣的文档,是否为垃圾邮件等。混淆矩阵7
混淆矩阵是评估两类问题时非常有效的数据结构,其中定义了四类数值:TP,文档实际上是真例并且被判断为真例的计数。FP,文档实际上是假例然而被判断为真例的计数。TN,文档实际上是假例并且被判断为假例的计数。FN,文档实际上是真例然而被判断为假例的计数。
分类算法/02分类算法
对于二元分类的问题,对文档分类器的评价主要从算法的精度和效率两个方面进行。多数研究工作主要看算法的精度表现。分类算法分类算法的精度指标主要有:精确率、召回率、准确率:精确率:是指在返回的真例中真正的真例的比例。召回率:是指返回的样本中识别的真例占集合中所有真例的比例。准确率:是指被正确分类的文档占所有
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