ClassifierInformation

从版本 12.0 开始,ClassifierInformation 已被 Information 替代.

ClassifierInformation[classifier]

生成一个报告,提供关于分类器函数 classifier 的信息.

ClassifierInformation[classifier,prop]

给出与属性 prop 相关的 classifier 的信息.

更多信息

  • classifier 通常是一个 ClassifierFunction 对象,由 Classify 生成.
  • ClassifierInformation 可用的属性通常包括:
  • "Accuracy"分类器的估计准确度
    "BatchEvaluationTime"当给出一批时预计一个范例的边际时间
    "Classes"分类器能够返回的类别列表
    "ClassNumber"分类器可以返回的类别数目
    "EvaluationTime"分类一个例子所需要的时间
    "ExampleNumber"训练范例的数目
    "FeatureTypes"分类器输入的特征类型
    "FunctionMemory"存储分类器所需的内存
    "FunctionProperties"该分类器的所有可用分类属性
    "IndeterminateThreshold"分类器使用的 IndeterminateThreshold
    "LearningCurve"作为训练集大小的函数的性能
    "MaxTrainingMemory"训练期间使用的最大内存
    "MeanCrossEntropy"分类器的估计平均交叉熵
    "Method"分类器使用的 Method
    "MethodDescription"方法概要
    "MethodOption"可重新用于新的训练的完全方法选项
    "Properties"该分类器的所有可用信息属性
    "TrainingTime"Classify 生成分类器所用的时间
    "UtilityFunction"分类器使用的 UtilityFunction

范例

打开所有单元关闭所有单元

基本范例  (2)

训练分类器:

生成关于分类器的信息报告:

获取这个分类器可用的信息属性:

这个分类器可用的分类属性:

分类器能返回的类别列表:

Classify 在训练上所花费的时间:

检查特征如何被诠释:

训练分类器:

显示信息面板:

只显示学习曲线:

范围  (2)

训练逻辑分类器:

返回分类任务的纯函数:

返回给出类别概率的纯函数:

训练最近邻分类器:

得到方法的简短说明:

获取关于分类器的几个参数:

应用  (2)

训练 SVM 分类器:

得到训练分类器所用的时间:

得到一组用于重新训练分类器的选项:

使用这些选项重新训练分类器:

这次训练完成得更快:

训练分类器:

提取分类器的效用函数:

修改效用函数,对错误归类为 "no""yes" 类别实例进行惩罚:

用原始效应函数和新效用函数预测实例:

Wolfram Research (2014),ClassifierInformation,Wolfram 语言函数,https://reference.wolfram.com/language/ref/ClassifierInformation.html (更新于 2018 年).

文本

Wolfram Research (2014),ClassifierInformation,Wolfram 语言函数,https://reference.wolfram.com/language/ref/ClassifierInformation.html (更新于 2018 年).

CMS

Wolfram 语言. 2014. "ClassifierInformation." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. 最新版本 2018. https://reference.wolfram.com/language/ref/ClassifierInformation.html.

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Wolfram 语言. (2014). ClassifierInformation. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/ClassifierInformation.html 年

BibTeX

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