Entschuldigung, wenn dies eine sehr offensichtliche Frage ist, aber ich habe verschiedene Beiträge gelesen und kann anscheinend keine gute Bestätigung finden. Ist bei der Klassifizierung die Genauigkeit eines Klassifikators = 1 - Testfehlerrate ? Ich verstehe, dass die Genauigkeit , aber meine Frage ist, wie genau Genauigkeit und Testfehlerrate zusammenhängen.
Antworten:
Im Prinzip ja, Genauigkeit ist der Bruchteil der richtig vorhergesagten Fälle, also 1-der Bruchteil der falsch klassifizierten Fälle, das heißt Fehler (Rate). Beide Ausdrücke können jedoch manchmal vager verwendet werden und verschiedene Dinge wie klassenausgeglichene Fehler / Genauigkeit oder sogar F-Score oder AUROC abdecken Bericht.
Beachten Sie auch, dass die Testfehlerrate einen Fehler in einem Testsatz impliziert, sodass es sich wahrscheinlich um eine Genauigkeit von 1 Testsatz handelt und möglicherweise auch andere Genauigkeiten auftreten.
@mbq antwortete:
1 - der Bruchteil von falsch klassifizierten Fällen, das heißt Fehler (Rate)
Es scheint jedoch falsch zu sein, da Fehlklassifizierung und Fehler dasselbe sind. Siehe unten (von http://www.dataschool.io/simple-guide-to-confusion-matrix-terminology/ ):
Genauigkeit: Wie oft ist der Klassifikator insgesamt korrekt? (TP + TN) / gesamt = (100 + 50) / 165 = 0,91
Fehlklassifizierungsrate: Insgesamt, wie oft ist es falsch? (FP + FN) / gesamt = (10 + 5) / 165 = 0,09 entsprechend 1 minus Genauigkeit
auch als "Fehlerrate" bekannt