分类中的高相对绝对误差和相对平方根误差
我的模型JRip分类器有一个小问题
输出似乎足够好，但我担心相对绝对误差和相对平方根误差会很高。当我尝试J48和NaiveBayes时，它也高出了98%。这在分类中不是很重要吗？我可以就这样离开吗？否则，我如何改进它？成本矩阵为：
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是什么改善了二等舱TP费率的结果。提前感谢您的帮助
共有1个答案
相对绝对误差（和类似的根相对平方误差）计算为平均绝对误差除以ZeroR分类器（一个分类器，它忽略所有预测器并简单地选择最常见的值-在您的情况下为a）的误差。您可以在此处查看公式。如果您查看混淆矩阵，您会看到您有719 a case和303 bcase。ZeroR分类器将所有案例分类为a，正确获得70%的训练数据集。相比之下，您的模型正确获得了66%（！）。相对绝对误差的值在您的情况下（分类）并不是很重要，因为误差值本身并不重要（您寻找1或2，只要选择正确的类，就不在乎预测模型计算的是1.88还是1.77）。然而，如前所述，您的模型得分不是很好，超过100%的值是对它的认可。至于模型改进，在不了解更多信息的情况下很难说。但您可以尝试不同的算法，例如KNN。一个很好的解释和一个例子可以在IBMDeveloperworks博客上找到
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//这是线性布局引起的错误 //线性布局结束
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