22、模型效果对比分析

模型效果对比分析

1. 引言

在数据科学和机器学习领域，分类模型的性能评估至关重要。一个有效的分类模型不仅能提高分类准确性，还能生成高质量的决策规则，从而为实际应用提供有价值的指导。本文将重点探讨一种新型分类模型与其传统模型的对比分析，特别关注分类准确性和规则质量的提升。

2. 模型概述

为了更好地理解模型效果对比分析，首先简要介绍两种模型的基本原理：

• 传统模型 ：不使用联盟的分类模型。该模型直接基于单个决策表进行分类，生成决策树，并从中提取决策规则。
• 新型模型 ：使用联盟的分类模型。该模型通过创建包含相似数据的联盟表（即属性值相似的表格），生成聚合后的表格，进而生成决策树和决策规则。

3. 分类准确性对比

3.1 实验设置

为了评估两种模型的分类准确性，我们进行了以下实验设置：

• 数据集 ：选择了多个独立存储在多个决策表中的数据集，确保所有表格中的条件属性集相同。
• 评估指标 ：使用分类准确率作为主要评估指标，衡量模型对测试数据的预测能力。

3.2 实验结果

实验结果显示，新型模型在分类准确性上显著优于传统模型。具体结果如表1所示：

模型	分类准确率