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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

12. Measuring the Performance of a Classifier

verfasst von : Prof. Max Bramer

Erschienen in: Principles of Data Mining

Verlag: Springer London

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Abstract

This chapter looks at the use of true and false positive and negative classifications as a better way of measuring the performance of a classifier than predictive accuracy alone. Other performance measures can be derived from these four basic ones, including true positive rate (or hit rate), false positive rate (or false alarm rate), precision, accuracy and F1 score.
The values of true positive rate and false positive rate are often represented diagrammatically by a ROC graph. Joining the points on a ROC graph to form a ROC curve can often give insight into the best way of tuning a classifier. A Euclidean distance measure of the difference between a given classifier and the performance of a hypothetical perfect classifier is described.

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Metadaten
Titel
Measuring the Performance of a Classifier
verfasst von
Prof. Max Bramer
Copyright-Jahr
2016
Verlag
Springer London
Buch
Principles of Data Mining

Print ISBN: 978-1-4471-7306-9

Electronic ISBN: 978-1-4471-7307-6

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-1-4471-7307-6_12