Полигон алгоритмов/Формат результатов тестирования алгоритма на задаче

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
м (→Описание файла)
Текущая версия (07:47, 28 октября 2010) (править) (отменить)
(ссылка на предка)
 
Строка 1: Строка 1:
 +
{{Main|Полигон алгоритмов}}
Результаты тестирования экземпляра алгоритма на конкретной задаче можно получить по ссылке ''Скачать результаты тестирования'' на странице соответствующего подробного отчета. Будет получен [http://ru.wikipedia.org/wiki/CSV .csv-файл]
Результаты тестирования экземпляра алгоритма на конкретной задаче можно получить по ссылке ''Скачать результаты тестирования'' на странице соответствующего подробного отчета. Будет получен [http://ru.wikipedia.org/wiki/CSV .csv-файл]

Текущая версия

Основная статья: Полигон алгоритмов

Результаты тестирования экземпляра алгоритма на конкретной задаче можно получить по ссылке Скачать результаты тестирования на странице соответствующего подробного отчета. Будет получен .csv-файл

Описание файла

Для разделения чисел между собой используется ‘;’, а для отделения дробной части – ‘,’.

В каждой строке записаны числа в следующем порядке:

  1. Номер набора разбиений (сплитсета) – один набор разбиений соответствует одной прогонке скользящего контроля или одной прогонке тестов с последовательным увеличением числа обучающих объектов, также соответствует одному заданию, выданному алгоритму.
  2. Тип набора разбиений – например, CV_5 (скользящий контроль с 5-ю блоками) или L_10 (увеличение длины обучающей выборки с 10-ю блоками).
  3. Номер теста в текущем задании.
  4. Номер объекта в общей выборке.
  5. Режим, в котором находился объект в данном тесте: “learn” – если обучение и “test” – если контроль.
  6. Правильный класс на данном объекте.
  7. Ответ алгоритма на этом объекте – из вектора Answers, возвращенного алгоритмом.
  8. Далее по очереди выводятся вероятности отнесения этого объекта к какому-либо классу для этого теста – из матрицы ProbabilityMatrix, возвращенной алгоритмом.

Использование результатов тестирования при расчете статистик

Расчеты статистик в Системе в основном ведутся по разбиениям скользящего контроля (с кодом CV_q), кроме статистик «кривая обучения» и «кривая переобученности», которые рассчитываются на разбиениях с типом L_t.

Источник — «http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9F%D0%BE%D0%BB%D0%B8%D0%B3%D0%BE%D0%BD_%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC%D0%BE%D0%B2/%D0%A4%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%82_%D1%80%D0%B5%D0%B7%D1%83%D0%BB%D1%8C%D1%82%D0%B0%D1%82%D0%BE%D0%B2_%D1%82%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%B0%D0%BB%D0%B3%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%82%D0%BC%D0%B0_%D0%BD%D0%B0_%D0%B7%D0%B0%D0%B4%D0%B0%D1%87%D0%B5»