l のクラス C1, ..., Cl、分類アルゴリズムの予測段階で計算されたクラスラベルのベクトル X= (x1, …, xn) および予測されたクラスレベルのベクトル Y= (y1, …, yn) で、混同行列と結合された品質メトリック (適合率、不正解率、その他) を計算して分類器を評価します。
さらなる定義は以下の表記を使用します。
tpi (真陽性) |
クラス Ci の正しく認識された観測数 |
tni (真陰性) |
クラス Ci に属していない正しく認識された観測数 |
fpi (偽陽性) |
クラス Ci に誤って割り当てられた観測数 |
fni (偽陰性) |
クラス Ci に属していると認識されなかった観測数 |
ライブラリーは、多クラス分類器に以下の品質メトリックを使用します。
品質メトリック |
定義 |
|---|---|
平均正解率 |
|
不正解率 |
|
マイクロ適合率 (適合率μ) |
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マイクロ再現率 (再現率μ) |
|
マイクロ F 値 (F 値μ) |
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マクロ適合率 (適合率M) |
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マクロ再現率 (再現率M) |
|
マクロ F 値 (F 値M) |
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評価フォーカスを含む、これらのメトリックの詳細は、[Sokolova09] を参照してください。
以下に混同行列を示します。
クラス C1 として分類 |
... |
クラス Ci として分類 |
... |
クラス Cl として分類 |
|
実際のクラス C1 |
c11 |
... |
c1i | ... |
c1l |
... |
... |
... |
... |
... |
... |
実際のクラス Ci |
ci1 |
... |
cii | ... |
cil |
... |
... |
... |
... |
... |
... |
実際のクラス Cl |
cl1 |
... |
cli | ... |
cll |
陽性と陰性は、混同行列の要素により以下のように定義されます。
