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文檔簡介

文本分類的評價

多類問題評價多元分類的問題分類算法多元分類的問題/01多元分類問題除了二元分類的問題，很多情況下分類算法要處理多元分類的問題，即將文檔分成若干個類別的集合。在對多類問題的分類算法進(jìn)行評估時，通常將多元分類問題轉(zhuǎn)化為二元問題來看，這樣就可通過利用每一個類別的樣本被正確分類的比例信息來對算法的整體性能進(jìn)行評估。

分類算法/02

下頁中兩個矩陣是進(jìn)行SVD分解后的矩陣（左）和（右）。其中，包含5個信息量，刪除一部分較小的非零特征值后，得到的僅包含2個信息量。用替代乘分解的特征向量，可以得到維度更低的文檔集合矩陣，即“隱含語義---文檔”矩陣。類別1類別2類別3合計實際True實際False實際True實際False實際True實際Fasle實際True實際False判斷TrueTP_1FP_1TP_2FP_2TP_3FP_3TP_1+TP_2+TP_3FP_1+FP_2+FP_3判斷falseFN_1TN_1FN_2TN_2FN_3TN_3FN_1+FN_2+FN_3TN_1+TN_2+TN_3分類算法分類算法

假設(shè)文檔分為3類，類別1，類別2和類別3。對文檔進(jìn)行分類的問題可以分解為對類別1、類別2、類別3是否為真例的判斷。在對該分類問題的算法進(jìn)行評估時，需要分別統(tǒng)計并獲得各個類別的混淆矩陣。在宏平均情況下，分別計算每個類別基于混淆矩陣的二元分類指標(biāo)，然后根據(jù)類的個數(shù)取平均；在微平均的情況下，根據(jù)各個類別的混淆矩陣進(jìn)行匯總，獲得整體的混淆矩陣計數(shù)結(jié)果，然后根據(jù)矩陣每個維度上的和計算評估指標(biāo)。

分類算法

假設(shè)以精確率指標(biāo)來對多元分類問題進(jìn)行評估。以宏平均的方法來獲得分類算法的評估結(jié)果時，首先計算：其次對所有精確率指標(biāo)取平均，有：

分類算法

采用微平均的方法來獲得分類算法的評估結(jié)果時，對TP、FP、FN、TN四個維度的值分別進(jìn)行匯總，基于匯總值進(jìn)行計算，有：微平均的方法比較傾向于文檔集合中大類別樣本的精度。如果在對模

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