Comment trouver la Précision, le Rappel, la Précision à l'aide de SVM?

Dupliquer le calcul de Précision, Rappel et F Score

J'ai un fichier d'entrée avec un texte de description et de la classification (j'.e.levelA et levelB). Je veux écrire un SVM que mesurer la précision, le rappel et la précision. J'ai regardé scikit
et LIBSVM mais je veux en savoir plus, étape par étape.

Tout exemple de code ou tutoriel de base serait vraiment sympa. Merci pour toute suggestion à l'avance.

double possible de Comment calculer la précision, rappel et F-score avec libSVM en python
Voici une extension pour libsvm: csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvmtools/eval/index.html

OriginalL'auteur | 2013-07-11

  1. 10

    Ces mesures de rendement sont faciles à obtenir à partir de la prédite étiquettes et vrai étiquettes, comme un post-traitement de l'étape:

    1. Précision = TP /(TP+FP)
    2. Rappel = TP /(TP+FN)
    3. Précision = (TP + TN) /(TP + TN + FP + FN)

    Avec TP, FP, TN, FN étant le nombre de vrais positifs, faux positifs, vrais négatifs et de faux négatifs, respectivement.

    Merci Marc, mais je l'ai déjà fait certains étude de quelques notions de base, mais j'ai besoin de plus d'informations spécifiques, étape par étape, processus de mise en œuvre.
    Les étapes sont les suivantes: former un SVM (assurez-vous de régler correctement), de prédire l'ensemble de test, les performances de calcul des mesures fondées sur prédit les étiquettes et les véritables étiquettes.
    Pouvez vous s'il vous plaît me suggérer tutoriel ou un livre avec des extraits de code. Je ne veux pas exact de l'ensemble du code, mais pour l'apprentissage de l'objectif, il serait vraiment utile. Merci.
    Le code est trivial. C'est juste une question de garder les quatre compteurs, puis en utilisant les formules que Marc fourni. Pour chaque prédit étiquette: si prédit label == true étiquette et de la véritable étiquette est positif, incrément de TP; si prédit label == true étiquette et l'étiquette est négatif, incrémenter TN; si prédit étiquette est positif et vrai label est négatif; incrémentation FP; sinon incrémenter FN. Essayez cette vidéo: youtube.com/watch?v=2akd6uwtowc.

    OriginalL'auteur Marc Claesen