36、决策树与本体标签：用户查询意图识别与图像语义索引的研究

决策树与本体标签：用户查询意图识别与图像语义索引的研究

决策树在用户查询意图识别中的应用

在用户查询意图识别的研究中，决策树是一种有效的工具。为了评估决策树分类器的性能，我们需要考虑评估成本以及预测与判别之间的权衡。

评估指标

从名义类别与预测类别的比较中，我们考虑四种可能的情况：真阳性（tp）、假阳性（fp）、假阴性（fn）和真阴性（tn）。基于这四种情况，我们可以计算以下性能评估指标：
- 精确率（Precision） ：$Precision = \frac{tp}{tp + fp}$
- 假阳性率（FP Rate） ：$FP Rate = \frac{fp}{fp + tn}$
- 真阳性率（TP Rate）或召回率（Recall） ：$Recall = \frac{tp}{tp + fn}$
- F - 度量（F - measure） ：$F - measure = \frac{2}{\frac{1}{Precision} + \frac{1}{Recall}}$

在F - 度量中，我们考虑F1版本，它对应于精确率和召回率之间的调和平均值，因为它可以评估这两个标准之间的平衡。

分类器性能评估

分类器的性能通过比较每个分析类别的结果（参考类别与其他类别）来评估。以下是决策树性能评估的结果：
| 比较 | FP Rate | Precision | Recall | F - Measure |
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