Orange3实战教程：评估---测试与评分

测试与评分

对学习算法在数据上进行测试。

输入

• 数据：输入数据集

• 测试数据：独立的测试数据集
  ● 学习器：学习算法（可多个）

输出

● 评估结果：分类算法测试的结果

该小部件用于测试学习算法，支持多种采样方案（包括使用独立测试数据）。主要功能包括：

1. 展示包含不同分类器性能指标（如分类准确率、ROC曲线下面积等）的表格。
2. 输出评估结果，供其他小部件（如ROC分析或混淆矩阵）进一步分析分类器性能。

学习器信号的特殊性：可连接至多个小部件，以便用相同流程测试多个学习器。

1. 支持的采样方法

• 交叉验证：将数据分为若干折（通常为5或10折），依次用一折作为测试集，其余折训练模型，循环所有折后取平均值。