Sto prendendo lezioni su intro in AI, e l'insegnante ha menzionato alcuni punti che per il classificatore ZeroR, la precisione sotto ZeroR è una base utile per interpretare altri classificatori. Ho cercato online ma non riesco ancora a capirlo, qualcuno potrebbe dare un'idea di cosa significa per favore, grazie in anticipo.Una domanda sui classificatori in Machine Learning
Penso che la linea di ragionamento funzioni come segue: Un classificatore ZeroR assegna semplicemente ogni valore alla classe più comune (come rilevato esaminando i dati di addestramento). Ciò significa che se i tuoi dati sono al 55% di classe A, 10% di classe B, 5% di classe C ecc. Allora ZeroR otterrà il 55% giusto. Se i tuoi dati sono il 33% di classe A, il 31% di classe B, il 28% di classe C ecc. Allora ZeroR otterrà il 33% giusto.
Salvare dalla selezione casuale delle classi, questo è praticamente il classificatore più stupido che si possa ottenere e quindi è possibile misurare gli altri classificatori in base a quanto bene rispetto a questo livello minimo di prestazioni. Dato un determinato set di dati, puoi utilizzare ZeroR per scoprire quali sono le prestazioni minime che potresti aspettarti.