Как рассчитать точность и отзыв

Question

База данных и правило классификации, как рассчитать точность и отзыв?

MinSupp = 3% vÀ MinConf = 30%

No. outlook temperature humidity windy play 
1 sunny  hot  high  FALSE no 
2 sunny  hot  high  TRUE no 
3 overcast hot  high  FALSE yes 
4 rainy  mild high  FALSE yes 
5 rainy  cool normal  FALSE yes 
6 rainy  cool normal  TRUE no 
7 overcast cool normal  TRUE yes 
8 sunny  mild high  FALSE no 
9 sunny  cool normal  FALSE yes 
10 rainy  mild normal  FALSE yes 
11 sunny  mild normal  TRUE yes 
12 overcast mild high  TRUE yes 
13 overcast hot  normal  FALSE yes 
14 rainy  mild high  TRUE no 

Правило найдено:

1: (прогноз, пасмурный) -> (воспроизведение, да) [Поддержка = 0,29, Уверенность = 1,00 , Правильно классифицировать = 3, 7, 12, 13]

2: (влажность, нормальная), (ветреная, ЛОЖНАЯ) -> (воспроизведение, да) [Поддержка = 0.29, Уверенность = 1.00, Правильно классифицировать = 5 , 9, 10]

3: (прогноз, солнечный), (влажность, высокая) -> (воспроизведение, нет) [Поддержка = 0,21, Уверенность = 1,00, правильно классифицировать = 1, 2, 8]

4: (прогноз, дождливой), (windy, FALSE) -> (воспроизведение, да) [Поддержка = 0.21, Уверенность = 1.00, Правильно классифицировать = 4]

5: (прогноз, солнечный), (влажность, нормальный) -> (играть да) не [Поддержка = 0,14, Confidence = 1,00, правильно Классифицировать = 11]

6: (прогноз, дождливый), (ветреной, TRUE) -> (воспроизведение, нет) [Поддержка = 0,14, Уверенность = 1,00, Правильно классифицировать = 6, 14]

Спасибо.

Answer 1

Я думаю, что все, что вам нужно знать о точности и отзыве, можно найти here.

На простом английском языке, точность как много на самом деле правильных результатов вашей системы извлекаться/сколько результаты вашей системы указала, как правильно. Точно так же напомнить будет Сколько всего правильных результатов, полученных вашей системой/общее количество действительно правильных результатов, доступных в вашем наборе данных.