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多个数据集上分类器的统计比较。(英语) Zbl公司 1222.68184
摘要:虽然在单个数据集上比较两个学习算法的方法已经被仔细研究了一段时间,但是对于典型的机器学习研究来说,在多个数据集上比较更多算法的统计测试问题几乎被忽视了。本文回顾了目前的实践,然后从理论和实证两方面考察了几种适合的检验方法。在此基础上,我们推荐了一套简单、安全、稳健的非参数分类器统计比较检验方法:Wilcoxon符号秩检验用于两个分类器的比较,Friedman检验与相应的后验检验用于多个数据集上更多分类器的比较。后者的结果也可以用新引入的CD(临界差分)图简洁地呈现出来。

理学硕士:
68T05型 人工智能中的学习与自适应系统
62G30型 订单统计;经验分布函数
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