3.1 評價決策樹的好壞
**對的樣本數與總測試樣本數的比值
**對的樣本數與**對的＋遺漏人數總和的比值
3.2 用準確率和召回率的綜合指標調和平均來衡量好壞
f =(
α2+1
)×ac
cura
cy×r
ecal
lα2(
accu
racy
+rec
all)
f=\frac
f=α2(a
ccur
acy+
reca
ll)(
α2+1
)×ac
cura
cy×r
ecal
l其中α
\alpha
α為調和引數值，通常取值為1
11，f
ff即為最常見的f
1f_1
f1值。
3.3 用受試者工作特徵曲線(roc)曲線來作為綜合評價指標
roc曲線與兩端點所連線段組成的面積為auc，auc值越大，表示分類模型的**準確性越高。
決策樹分類效果評價指標詳解
1.概念普及 對於常見二分類問題，樣本有兩種分類結果 正例與反例 在進行分類時，對於乙個樣本，可能出現的分類情況有四種 正 正 真正類 反 正 假反類 正 反 假正類 反 反 真反類 2.評價指標 1.準確率accuracy 被正確分類的樣本數 樣本總數 解讀 總共有100個樣本，其中有90個樣本是...
分類決策樹原理及實現 一
決策樹是一種用於基本分類與回歸的演算法，如用於分類，叫分類樹 用於回歸，叫回歸樹。像二叉樹一樣，分類決策樹呈樹狀 結構，基於特徵或屬性對例項進行分類。分類決策樹由結點和有向邊組成，結點有兩種型別 內部結點和葉結點。內部結點表示 乙個特徵或屬性，葉結點表示乙個類。用決策樹進行分類時，從根結點開始，根 ...
用決策樹 CART 解決iris分類問題
首先先看iris資料集 sepal.length 花萼長度 sepal.width 花萼寬度 petal.length 花瓣長度 petal.width 花瓣寬度 通過上述4中屬性可以 花卉屬於setosa，versicolour，virginica 三個種類中的哪一類 決策樹 by cart 決策...