ED-4.2-m09-1.0-Slajd34

Z Studia Informatyczne
Wersja z dnia 10:15, 10 wrz 2006 autorstwa ALesniewska (dyskusja | edycje)
(różn.) ← poprzednia wersja | przejdź do aktualnej wersji (różn.) | następna wersja → (różn.)
Przejdź do nawigacjiPrzejdź do wyszukiwania

Dokładność klasyfikatora (2)

Dokładność klasyfikatora (2)


Druga z metod polega na wielokrotnym repróbkowaniu (losowanie ze zwracaniem) przykładów z oryginalnego zbioru przykładów. Oryginalny zbiór jest próbkowany n razy (n - liczność zbioru przykładów) tworząc zbiór treningowy o liczności n. Ponieważ jest to losowanie ze zwracaniem, niektóre przykłady będą się powtarzać w zbiorze treningowym, to oznacza, że inne przykłady w tym zbiorze nie wystąpią (dokładnie 0.368% przykładów nie zostanie wylosowanych). Te przykłady utworzą zbiór testowy, który wykorzystujemy do oceny dokładności otrzymanego klasyfikatora. Obie wspomniane metody szacowania klasyfikatora, są bardzo ciekawe i mają największe zastosowanie w przypadku zbioru o małej liczności. Jednakże, podstawową metodą szacowania dokładności klasyfikatora, pozostaje, jest metoda 10-krotnej walidacji krzyżowej.


<< Poprzedni slajd | Spis treści | Następny slajd >>