Ошибки четырех классификаторов на девяти выборках

⇐ ПредыдущаяСтр 2 из 2

Выборки	Алгоритмы классификации
Выборки	МЦ	Метод к-БС	НБМ	ММБС
В1	0,193	0,271	0,228	0,278
В2	0,214	0,293	0,193	0,293
В3	0,3	0,3	0,335	0,343
В4	0,064	0,135	0,321	0,128
В5	0,121	0,15	0,343	0,135
В6	0,121	0,171	0,25	0,171
В7	0,3	0,335	0,293	0,335
В8	0,307	0,343	0,35	0,343
В9	0,293	0,3	0,307	0,307

Визуальная оценка результатов, представленных в табл.1, для сопоставления ошибок методов вряд ли продуктивна и затруднена высокой изменчивостью точностных характеристик (на разных выборках различные методы оказываются наиболее точными). В связи с этим для сравнительного анализа классификаторов целесообразно использовать НК.

Прежде всего ответим на вопрос: имеется ли «эффект обработки», означающий наличие значимых различий в точности исследуемых методов. Воспользуемся для этого критерием Фридмана.

Таблица 2

Применение критерия Фридмана для сравнения классификаторов

Выборка \ Ошибка Метода	МЦ	Ранг МЦ	Метод к-БС	Ранг Метод к-БС	НБМ	Ранг НБМ	ММБС	Ранг ММБС
В1	0,193	1	0,271	3	0,228	2	0,278	4
В2	0,214	2	0,293	3,5	0,193	1	0,293	3,5
В3	0,3	1,5	0,3	1,5	0,335	3	0,343	4
В4	0,064	1	0,135	3	0,321	4	0,128	2
В5	0,121	1	0,15	3	0,343	4	0,135	2
В6	0,121	1	0,171	2,5	0,25	4	0,171	2,5
В7	0,3	2	0,335	3,5	0,293	1	0,335	3,5
В8	0,307	1	0,343	2,5	0,35	4	0,343	2,5
В9	0,293	1	0,3	2	0,307	3,5	0,307	3,5
Средний ранг Средняя ошибка	0,21	1,277	0,255	2,72	0,29	2,94	0,259	3,05

В таблице 2 приведены ранги методов на каждой из выборок и рассчитан средний ранг классификаторов. Выборочная статистика Фридмана равна:

Для , и находим табличное значение статистики (значение ) [15].

Гипотеза отклоняется на уровне , так как . Таким образом, на основе критерия Фридмана можно сделать вывод о наличии «эффекта обработки» и неэквивалентности рассматриваемых классификаторов.

Дата добавления: 2018-05-02; просмотров: 29; Мы поможем в написании вашей работы!

Поделиться с друзьями:

⇐ Предыдущая 12

Мы поможем в написании ваших работ!