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摘要:
在统计机器学习的研究中,研究者常常通过定量实验来对照基于交叉验证的分类算法的F1度量,为了得到统计可信的结论,估计它的不确定性是非常重要的.特别地,组块3×2交叉验证方法被大量理论和实验验证了它的性能优于诸如标准K折交叉验证的其他常用交叉验证方法.为此,理论上研究了基于组块3×2交叉验证的F1度量的方差.方差的结构表明它由块方差、块内协方差和块间协方差三部分组成,从而说明了广泛使用的样本方差估计可能严重地低估或高估真实的方差.通过条形图方法在模拟和真实数据上进行实验,验证了上述理论结果,实验结果表明块内、块间协方差和块方差是同阶的,块内和块间相关性是不可忽略的.
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文献信息
篇名 组块3×2交叉验证的F1度量的方差分析
来源期刊 计算机科学与探索 学科 工学
关键词 F1度量 交叉验证 方差 分类算法 模拟实验
年,卷(期) 2016,(8) 所属期刊栏目 人工智能与模式识别
研究方向 页码范围 1176-1183
页数 8页 分类号 TP181
字数 5142字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1673-9418.1603082
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王钰 山西大学软件学院 26 107 4.0 10.0
2 杨柳 山西财经大学应用数学学院 13 68 3.0 8.0
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研究主题发展历程
节点文献
F1度量
交叉验证
方差
分类算法
模拟实验
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研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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计算机科学与探索
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1673-9418
11-5602/TP
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82-560
2007
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