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machine-learning - 数据子集的分类器性能

转载作者：行者123 更新时间：2023-11-30 09:38:46

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我正在使用 Weka 对一组带标签的网页执行分类，并使用 AUC 测量分类器性能。我有一个单独的六级因子，未用于分类，我想知道分类器在该因子的每个级别上的表现如何。

我应该使用哪些技术或措施来测试数据子集上的分类器性能？

最佳答案

我不确定这是否正是您所要求的，但人们经常使用 cross-validation将一组数据分解为多个训练/测试子集，以更好地评估学习表现。

基本思想(例如 10 倍交叉验证)是:

将数据随机分为训练集和测试集
在训练集上训练分类器
评估其在测试集上的性能
使用不同的随机训练/测试分组重复步骤 1-3 九次

分类器的整体性能是其在所有 10 个测试集上的平均性能。

我环顾四周，发现 some examples of how to perform cross-validation programmatically或via the Weka UI .

关于machine-learning - 数据子集的分类器性能，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/3663605/

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