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分类器评估一般采用准确性评估。理论证明,基于AUC方法评估分类器优于准确性评估方法,但该方法局限于二类分类问题。提出一种将二类分类问题推广到多类分类问题的新方法,用纠错输出码转换得到转换矩阵,通过转换矩阵把多类分类问题转换成二类分类问题,计算二类分类的平均值来评估分类器的性能。新方法在MBNC实验平台下编程实现,并评估贝叶斯分类器的性能,实验结果表明,这种方法是有效的。