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真实情况 | 预测为正例 | 预测为反例 |
---|---|---|
正例 | TP(真正例) | FN(假反例) |
反例 | FP(假正例) | TN(真反例) |
将各混淆矩阵的对应元素进行平均,再去计算
真实情况 | 预测为0类 | 预测为1类 |
---|---|---|
0类 | 0 | cost01 |
1类 | cost10 | 0 |
算法B\A | 正确 | 错误 |
---|---|---|
正确 | e00 | e01 |
错误 | e10 | e11 |
检验变量|e01-e10|是否服从正态分布,服从则认为两学习器性能相同等同于检查τx² = (|e01-e10|-1)²/(e01+e10) 是否服从自由度为1的卡方分布(标准正态分布变量的平方)