多数据集分类器的统计比较
珍妮斯·德姆沙尔; 7(1):1−30, 2006.
摘要
在单个系统上比较两种学习算法的方法数据集已经被仔细检查了一段时间关于比较更多算法的统计测试问题多个数据集，这对典型机器来说更为重要学习研究，几乎被忽视了。本文综述当前的实践，然后是理论和实证检查几个合适的测试。基于此，我们推荐一套简单、安全和稳健的非参数测试分类器的统计比较：Wilcoxon符号秩两个分类器的比较测试和Friedman测试用于比较更多分类器的相应事后测试在多个数据集上。后者的结果也可以整洁地与新引入的CD一起呈现（关键差异）图表。
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