考虑一个训练集,包含100个正例和400个负例,对于下面的候选规则: R1:A→+(覆盖4个正例和1个负例) R2:B→+(覆盖30个正例和10个负例) R3:C→+(覆盖100个正例和90个负例) 根据下面的度量,确定最好的规则和最差规则。 (1)规则的准确率;
时间: 2023-09-09 17:05:23 浏览: 231
### 回答1:
最好的规则是R1,最差的规则是R3。
R1的准确率为80%(覆盖了4个正例和1个负例,其中4个正例全都被正确分类,1个负例被错误分类)
R2的准确率为75%(覆盖了30个正例和10个负例,其中30个正例全都被正确分类,10个负例中有2个被错误分类)
R3的准确率为52.63%(覆盖了100个正例和90个负例,其中100个正例中有47个被错误分类,90个负例中有43个被正确分类)
### 回答2:
准确率是评估分类模型性能的重要指标之一,可以用来确定最好和最差的规则。
准确率可以通过以下公式计算:
准确率 = 正确分类的样本数 / 总样本数
根据给出的候选规则,我们可以计算每个规则的准确率。
R1规则的准确率 = 4 / (4 + 1) = 0.8
R2规则的准确率 = 30 / (30 + 10) = 0.75
R3规则的准确率 = 100 / (100 + 90) = 0.526
根据准确率的计算结果可以确定最好的规则是R1规则,其准确率最高,达到了80%。
最差的规则是R3规则,其准确率较低,只有52.6%。
需要注意的是,仅仅通过准确率来确定最好和最差的规则可能不够全面,还需要综合考虑其他度量指标,比如召回率、F1分数等,才能更全面地评估规则的性能。
### 回答3:
在确定最好的规则和最差规则时,我们可以根据规则的准确率来评估。规则的准确率是指规则所覆盖的样本中属于正例的比例。
首先,我们根据规则的准确率来确定最好的规则:
R1规则覆盖了4个正例和1个负例,其中正例的比例为4/5=80%,负例的比例为1/5=20%。
R2规则覆盖了30个正例和10个负例,其中正例的比例为30/40=75%,负例的比例为10/40=25%。
R3规则覆盖了100个正例和90个负例,其中正例的比例为100/190=52.63%,负例的比例为90/190=47.37%。
根据准确率来评估,R1的准确率最高为80%,因此R1是最好的规则。
接下来,我们根据规则的准确率来确定最差的规则:
根据准确率来评估,R3的准确率最低为52.63%,因此R3是最差的规则。
综上所述,根据规则的准确率来确定最好的规则是R1,最差的规则是R3。