不同的分類方法有不同的特性，側(cè)重于不同的數(shù)據(jù)集，對(duì)于同一個(gè)數(shù)據(jù)集不同的分類方法也會(huì)產(chǎn)生不同的分類結(jié)果。那么對(duì)于同一問題，究竟應(yīng)該采用那種方法更好呢？這一問題一般有以下五種評(píng)價(jià)方法或者叫做比較準(zhǔn)則。

1.分類精度。這是用得最多也是最為有效得一種評(píng)價(jià)尺度。對(duì)于預(yù)測(cè)型得分類任務(wù)，分類精度是指元組被正確分配到其所在的類別中的個(gè)數(shù)占元組總個(gè)數(shù)的百分比。

2.分類速度。這是一個(gè)傳統(tǒng)的算法度量方法，但是計(jì)算速度是由多種因素共同決定的如所使用的機(jī)器的硬件環(huán)境，算法本身的時(shí)間復(fù)雜度，數(shù)據(jù)質(zhì)量的好壞等等。這個(gè)指標(biāo)也是一個(gè)非常非常重要的度量準(zhǔn)則，而且數(shù)據(jù)集越大該問題就越突出。

3.模型描述的簡(jiǎn)潔性和可解釋性。模型的簡(jiǎn)潔度標(biāo)準(zhǔn)也很重要,特別是對(duì)于描述型的分類任務(wù)，模型描述模型越復(fù)雜,其結(jié)果就越難以理解,應(yīng)用當(dāng)然也就越困難,模型描述愈簡(jiǎn)潔,愈容易理解,則愈受歡迎?？山忉屝跃褪撬诸惓鰜淼慕Y(jié)果要盡量讓人看得懂，其結(jié)果盡量以可視化的方式（如圖，表等）或規(guī)則來顯示給用戶。

4.分類模型對(duì)各種數(shù)據(jù)的適應(yīng)度。由于所分析的數(shù)據(jù)對(duì)象中經(jīng)常會(huì)存在不完整數(shù)據(jù),噪聲數(shù)據(jù)，不一致數(shù)據(jù)或者數(shù)據(jù)分布是稀疏的,因此一個(gè)好的分類器需要能夠?qū)Ω鞣N類型的數(shù)據(jù)集有較強(qiáng)的適應(yīng)能力。

5.可伸縮性。可伸縮性是指分類算法對(duì)海量數(shù)據(jù)具有有效構(gòu)建模型的能力。具有良好可伸縮性的算法也是現(xiàn)在的一個(gè)研究熱點(diǎn)，因?yàn)楝F(xiàn)存的許多方法在小數(shù)據(jù)集上的卻有非常好的表現(xiàn)，但是一用到大數(shù)據(jù)集上，其表現(xiàn)就不盡人意。所以可伸縮性也是很重要的一個(gè)方面。

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影響一個(gè)分類器錯(cuò)誤率的因素

(1)訓(xùn)練集的記錄數(shù)量。生成器要利用訓(xùn)練集進(jìn)行學(xué)習(xí)，因而訓(xùn)練集越大，分類器也就越可靠。然而，訓(xùn)練集越大，生成器構(gòu)造分類器的時(shí)間也就越長(zhǎng)。錯(cuò)誤率改善情況隨訓(xùn)練集規(guī)模的增大而降低。

(2)屬性的數(shù)目。更多的屬性數(shù)目對(duì)于生成器而言意味著要計(jì)算更多的組合，使得生成器難度增大，需要的時(shí)間也更長(zhǎng)。有時(shí)隨機(jī)的關(guān)系會(huì)將生成器引入歧途，結(jié)果可能構(gòu)造出不夠準(zhǔn)確的分類器（這在技術(shù)上被稱為過分?jǐn)M合）。因此，如果我們通過常識(shí)可以確認(rèn)某個(gè)屬性與目標(biāo)無關(guān)，則將它從訓(xùn)練集中移走。

(3)屬性中的信息。有時(shí)生成器不能從屬性中獲取足夠的信息來正確、低錯(cuò)誤率地預(yù)測(cè)標(biāo)簽（如試圖根據(jù)某人眼睛的顏色來決定他的收入）。加入其他的屬性（如職業(yè)、每周工作小時(shí)數(shù)和年齡），可以降低錯(cuò)誤率。

(4)待預(yù)測(cè)記錄的分布。如果待預(yù)測(cè)記錄來自不同于訓(xùn)練集中記錄的分布，那么錯(cuò)誤率有可能很高。比如如果你從包含家用轎車數(shù)據(jù)的訓(xùn)練集中構(gòu)造出分類器，那么試圖用它來對(duì)包含許多運(yùn)動(dòng)用車輛的記錄進(jìn)行分類可能沒多大用途，因?yàn)閿?shù)據(jù)屬性值的分布可能是有很大差別的。

?參考：?

?http://www.360doc.com/content/080514/01/63626_1257836.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的分类算法的比较准则的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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