Мера уверенности NLTK?

Question

В NLTK, если я пишу классификатор NaiveBayes для просмотра фильмов (определение положительного или отрицательного), как я могу определить классификацию «определенность» при классификации конкретного обзора? То есть, я знаю, как выполнить тест «точности» на заданном тестовом наборе, чтобы увидеть общую точность классификатора. Но так или иначе, чтобы NLTk выводил свою определенность? (Возможно, на основе по наиболее информативным признакам ...)

Благодаря

Answer 1

Я не уверен, о реализации NLTK наивных байесовском, но Наивный Байес алгоритм выводит вероятность членства класса. Однако они ужасно откалиброваны.

Если вам нужны хорошие меры уверенности, вы должны использовать другой алгоритм классификации. Логистическая регрессия будет приносить достойную работу при разработке откалиброванных оценок.

Answer 2

nltk.classify.util.log_likelihood. Для этой проблемы вы также можете попытаться измерить результаты с точностью, отзывом, F-счетом на уровне токена, т. Е. Оценками для положительных и отрицательных соответственно.