Duplicate calculating Precision, Recall and F ScoreКак найти точность, отзыв, точность с помощью SVM?
У меня есть входной файл с текстовым описанием и классифицированным уровнем (например, levelA и levelB). Я хочу написать классификатор SVM, который измеряет точность, отзыв и точность. Я посмотрел на scikit и LIBSVM, но я хочу узнать больше, шаг за шагом.
Любой образец кода или базовый учебник были бы очень приятными. Спасибо за любое предложение заранее.
Эти меры эффективности легко получить из предсказанных меток и истинных меток, как шаг постобработки:
С ТП, ФП, TN, FN является количество истинно положительных, ложных срабатываний, истинно отрицательных и ложно негативов, соответственно.
Спасибо Marc, но я уже сделал некоторые изучают некоторые основы, но мне нужна более конкретная информация пошаговый процесс реализации. –
Шаги: подготовка SVM (обязательно настройте его правильно), предскажите тестовый набор, вычислите показатели производительности на основе прогнозируемых меток и истинных меток. –
Можете ли вы предложить мне любой учебник или книгу с фрагментами кода. Я не хочу точного целого кода, но для цели обучения это было бы действительно полезно. Благодарю. –
Возможный дубликат [Как рассчитать точность, отзыв и F-счет с помощью libSVM в python] (http://stackoverflow.com/questions/16927964/how-to-calculate-precision-recall-and-f-score -with-libsvm-in-python) – jabaldonedo
Вот расширение для 'libsvm': http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvmtools/eval/index.html –