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关于特征选择评价指标
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yuanmd
至尊木虫
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[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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2017-11-30 17:36:17
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yuanmd
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不错,祝福!
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15楼
2018-02-07 07:43:52
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yuanmd
至尊木虫
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大家都只领金币,不回答 啊?~~~~
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12楼
2017-11-30 20:09:41
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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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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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onesaid
9楼
2017-11-30 19:45
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shiki0628
6楼
2017-11-30 18:05
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诺叶纷飞
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2017-11-30 19:24
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ericamy
7楼
2017-11-30 19:03
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不吐皮
3楼
2017-11-30 17:44
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晴川123
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2017-11-30 17:36
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润色论文
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2017-11-30 17:46
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kfzn_98962
5楼
2017-11-30 17:51
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