38、分类算法性能评估与案例分析

分类算法性能评估与案例分析

1. 分类算法性能评估指标概述

在评估分类算法的性能时，常常会用到多种指标，这些指标大致可分为以下几类：
- 通用统计指标 ：如准确率、误差等，用于描述分类结果的总体情况。
- 基本比率指标 ：涵盖了各种比率关系，反映分类的基本特征。
- 比率的比率指标 ：通过比率之间的运算，提供更深入的分类性能信息。
- 额外统计指标 ：包含一些特定场景下的关键指标。
- 操作特性指标 ：用于描述算法在不同操作条件下的性能表现。

这些指标通常相互补充，单独一个指标的优劣并不能完全代表算法的整体性能，因此需要综合使用多个指标来评估和选择合适的算法。而且，评估结果会受到分析师、采用的技术、采集条件、分析速度等多种因素的影响，这也导致自动化方法的评估结果可能存在差异。

2. PSVM、NN 和 SVM 方法的性能比较

在对 PSVM、NN 和 SVM 三种方法进行性能评估时，使用了多个指标，具体情况如下：
| 指标 | PSVM | NN | SVM |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| LRNS 指数 | 较低 | - | - |
| BalAcc 指数 | 90 - 95% | 85 - 94% | 82 - 93% |
| Chisq（χ²）比率 | 1.4 - 2.7%（较低） | - | - |
| Auto_Ma