在垃圾邮件数据集的分类算法中,抽取部分数据作为训练集和测试集,将测试集输入到训练好的模型中,在最后输出评估指标时,参考的数据真实标签类别是如何做到的,并怎样形成混淆矩阵的,测试集中的数据为什么会有真实标签类别
时间: 2024-06-02 20:07:29 浏览: 12
在垃圾邮件数据集的分类算法中,通常会将整个数据集分成训练集和测试集,其中测试集是一部分数据,它们的真实标签类别已经与我们知晓。我们可以利用测试集来评估模型的性能,即在测试集上计算模型的精确度(accuracy)、召回率(recall)、F1 值(F1 score)等评估指标。
混淆矩阵是评估分类模型性能的重要工具。在混淆矩阵中,我们将真实标签类别(真实值)和模型预测的标签类别(预测值)作为两个维度,以四个指标为基础,将测试集中的每个样例归为四大类:真正例(True Positive)、假正例(False Positive)、真反例(True Negative)和假反例(False Negative),最终得到一个 2x2 的矩阵。
真正例(True Positive):实际为正例(spam),而模型也预测为正例(spam)的数据。
假正例(False Positive):实际为负例(ham),但模型预测为正例(spam)的数据。
真反例(True Negative):实际为负例(ham),并且模型也预测为负例(ham)的数据。
假反例(False Negative):实际为正例(spam),但模型却将其预测为负例(ham)的数据。
测试集中的数据之所以有真实标签类别,是因为构建垃圾邮件数据集时会给每个数据样本打上标签,区分是“垃圾邮件”还是“非垃圾邮件”。在垃圾邮件分类算法中,我们将训练集中的数据喂给模型,让其学习到每个样本的特征,并从中总结出一些规律或者特征,最终训练出一个分类模型。之后,我们将测试集中的数据样本输入已经训练好的模型,让其输出预测结果,与真实标签类别进行对比,最终得到性能评估指标。