BaseLine accuracy

 

 

BaseLine accuracy

·         원본 데이터를 동일한 조건에 두고 기준이 되는 기준분류알고리즘과 나머지 분류 알고리즘의 상대적인 비교를 통해 성능을 평가하는 방법입니다.

·         WEKA 에서는 100 개 이상의 많은 분류기를 제공하므로 어떤 데이터에 어떤 분류기가 적합한지 실험을 통해 확인해야 합니다.

·         기준 분류기로 복잡한 분류기를 적용하지 말고 처음에는 간단한 분류기를 기준을 설정해서 성능을 점검해 더 복잡한 분류기의 성능과 비교해 봐서 더 복잡한 분류기를 점차적으로 적용해 정분류률을 높여나가는 방법을 권장하고 하고 있습니다.

 

 

 

ZeroR을 통한 BaseLine 모델 평가

·         ZeroR은 작동원리가 단순한 분류 알고리즘입니다.

·         ZeroR을 기준분류기로 사용하여 좀 더 복잡한 분류기의 성능을 비교할때 사용되어집니다.

·         기준분류기로 가정한 ZeroR 대비 다른 분류기의 성능을 비교하되 1~2% 분류오차는 무시할 수 있지만 10~20 % 이상 오차가 발생하는 분류기는 분석대상에서 제외할지를 고민후 결정해야 합니다.