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yuanmd

至尊木虫 (知名作家)


[交流] 关于特征选择评价指标

特征选择(特别是无监督)的评价指标通常采用聚类精度(ACC)和归一化互信息(NMI),通常这两者的值越大,代表算法的性能更好。

然而并不是所有ACC最大时,其对应的NMI也取得最大值。请问,怎么看待这个问题和现象?如何评判?

另外,通常用ACC(或NMI)+-标准差来表示性能,但是ACC取得最优值时,其对应的标准差有可能比其它ACC小的方法所对应的标准差大,这种情况怎么解释?实际时应该以哪种作为评判准则呢(ACC或标准差,或其它)?

谢谢大家!~~
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yuanmd

至尊木虫 (知名作家)


大家都只领金币,不回答 啊?~~~~
12楼2017-11-30 20:09:41
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dx设计师

新虫 (正式写手)



小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
可是一般你的方法好的时候acc nmi的值一般都会比较高

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13楼2018-02-07 01:19:16
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dx设计师

新虫 (正式写手)


最近刚投了一篇feature selection的。。ijcai。。

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14楼2018-02-07 01:20:25
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yuanmd

至尊木虫 (知名作家)


15楼2018-02-07 07:43:52
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萤火虫的微笑

新虫 (正式写手)



小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
很正常啊,一般还要结合试验结果,用别的方法验证聚类是否有效

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16楼2018-02-21 09:32:43
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晴川1232楼
2017-11-30 17:36   回复  
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不吐皮3楼
2017-11-30 17:44   回复  
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shiki06286楼
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ericamy7楼
2017-11-30 19:03   回复  
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2017-11-30 19:24   回复  
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onesaid9楼
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mdfpddp15210楼
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tzynew11楼
2017-11-30 20:02   回复  
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