Я построил модель C5.0, используя набор данных, который имеет 4 класса.Я не могу рассчитать подъем определенного правила.
Rule 19/63: (157.4/60.3, lift 4.0)
Rule accuracy - 0.615
-> Predicted Class Four
Как там оценка подъема до 4.0?
Это из документации.Номер правила - это совершенно произвольно и служит только для идентификации правила.Статистические данные (n, подъем x) или (n / m, подъем x), которые суммируют эффективность правила.Аналогично листу, n - это число обучающих случаев, охватываемых правилом, а m, если оно появляется, показывает, сколько из них не принадлежит классу, предсказанному правилом.Точность правила оценивается соотношением Лапласа (n-m + 1) / (n + 2).
Подъем x является результатом деления оценочной точности правила на относительную частоту прогнозируемого класса в обучающем наборе.Ниже приведена путаница матрицы.
(a) (b) (c) (d) -classified as
---- ---- ---- ----
141 39 (a): class One
10 8213 21 38 (b): class Two
6 457 225 32 (c): class Three
6 140 11 347 (d): class Four