Klassifikation - Database Systems Group - Ludwig-Maximilians ...
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DATABASE<br />
SYSTEMS<br />
GROUP<br />
DATABASE<br />
SYSTEMS<br />
GROUP<br />
Bewertung von Klassifikatoren<br />
Ergebnis des Tests : Konfusionsmatrix (confusion matrix)<br />
Klasse ...<br />
taatsächliche<br />
klassifiziert als ...<br />
Klasse1 Klasse 2 Klasse 3 Klasse 4 other<br />
Klasse 1 35 1 1 1 4<br />
Klasse 2<br />
Klasse 3<br />
Klasse 4<br />
0<br />
3<br />
1<br />
31<br />
1<br />
1 50<br />
0<br />
1<br />
1<br />
5<br />
1 2<br />
other 3 1 9 15 13<br />
AAus dder Konfusionsmatrix f i i lassen l sich i hu.a. ffolgende l d Kennzahlen hl berechnen b h :<br />
Accuracy, Classification Error, Precision und Recall.<br />
Bewertung von Klassifikatoren<br />
Gütemaße für Klassifikatoren<br />
10<br />
2<br />
kkorrekt k<br />
klassifizierte<br />
Objekte<br />
Sei K ein Klassifikator, TR ⊆ O die Trainingsmenge, TE ⊆ O die Testmenge.<br />
Bezeichne C(o) die tatsächliche Klasse eines Objekts o, K(o) die von K<br />
vorhergesagte.<br />
• <strong>Klassifikation</strong>sgenauigkeit (classification accuracy) von K auf TE:<br />
|{ o∈ TE| K( o) = C( o)}|<br />
GTE ( K)<br />
=<br />
| TE|<br />
• Tatsächlicher <strong>Klassifikation</strong>sfehler (true classification error)<br />
|{ o∈TE| K( o) ≠C(<br />
o)}|<br />
FTE ( K)<br />
=<br />
| TE |<br />
• Beobachteter <strong>Klassifikation</strong>sfehler (apparent classification error)<br />
|{ o∈TR | K ( o ) ≠ C ( o )}|<br />
F FTR ( K ) =<br />
| TR|<br />
23<br />
24
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