Wie berechnet man die Genauigkeit von Klassen aus einer 7x7 Konfusionsmatrix?

Question

Also habe ich die folgenden Ergebnisse von Naives Bayes-Klassifizierung auf meinem Datensatz bekommt:

ich stecken bin aber auf dem Verständnis, wie die Daten zu interpretieren. Ich möchte finden und vergleichen die Genauigkeit jeder Klasse (a-g). eine

Allerdings lässt nehmen Sie die Klasse:

Ich weiß Genauigkeit wird mit dieser Formel gefunden. Wenn ich die Anzahl der korrekt klassifizierten Instanzen - - nehme und sie durch die Gesamtanzahl von 'a' (4953) aus der Zeile a dividiere, ergibt dies ~ 6,32%. Wäre das die Genauigkeit?

EDIT: Wenn wir die Spalte anstelle der Zeile verwenden, erhalten wir 313/1199, die ~ 26,1% gibt, die eine vernünftige Zahl scheint.

EDIT 2: ich eine Berechnung der Genauigkeit von a in Excel gemacht habe, die mir 84% als die Genauigkeit gibt, mit der Genauigkeit Berechnung oben gezeigt:

Dies gilt nicht scheinen richtig, da die Gesamtgenauigkeit der Klassifizierung erfolgreich ist ~ 24%

Answer 1

Nein - alles, was Sie berechnet haben, ist tp/(tp+fn), die gesamte korrekte Identifikationen der Klasse a, geteilt durch die Summe der tatsächlichen a Beispiele. Dies ist Rückruf, nicht Genauigkeit. Sie müssen die anderen zwei Zahlen einschließen.

fp ist der Rest der a Säule; tn sind alle anderen Zahlen in den Zeilen und Spalten, die 6x6-Untermatrix. Dies wird alle 35K + -Tests auf eine 2x2-Matrix mit den Labels a und not a reduzieren, der 2x2-Verwechslungsmatrix, mit der Sie bereits vertraut sind.

Ja, Sie können diese Reduktion für jede der sieben Funktionen wiederholen. Ich empfehle es programmgesteuert.

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REAKTION AUF OP UPDATE

Ihre Genauigkeitist das hoch: Sie haben eine riesige Menge von wahren Negativen, nicht-a-Proben, die richtig als nicht-a eingestuft wurden .

Vielleicht ist es nicht richtig anfühlen, weil unsere Erfahrung mehr auf die betreffende Klasse konzentriert. Es gibt [andere Statistiken, die diesen Fokus behandeln.

• Recall ist tp/(tp+fn) - alle Elemente tatsächlich in der Klasse a, wie viele Prozent haben wir richtig zu identifizieren? Dies ist die 6,32% Zahl.
• Precision ist tp/(tp + fp) - alle Einzelteile als Klasse identifiziert a, welcher Prozentsatz tatsächlich in dieser Klasse waren. Dies ist die 26,1% Zahl, die Sie berechnet haben.