Elki的评价
Elki的评价
提问于 2016-02-02 17:51:24
我知道ELKI目前只包括无监督的孤立点检测方法，因此Elki不将输入数据划分为训练集和测试集。但是，我已经看到，评价是在少数族裔阶级的时候就能做到的。我想知道：
- elki是否使用所有输入数据进行评估？
- 运行时是考虑评估还是只考虑培训时间？
- 评估是否考虑了离群值的分数来估计假阳性率和真阳性率，以评估排名？
- 例如，在LOF算法中，假设普通类中的实例具有较高的LOF分数。在评估中，它是假阳性还是真阳性？
谢谢!
回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2016-02-04 15:51:48
- 是的，所有的输入都用于无监督的方法。 标签不能用于运行算法，只能在计算时使用。
- 对每个算法分别报告运行时。
- 这取决于你的评价。大多数措施(如中华民国)只考虑排名。要评估实际分数，首先需要将其规范化。有关考虑(标准化)分数的度量，请参见 E. Schubert，R. Wojdanowski，A. Zimek，H.P. Kriegel 对离群点排名和离群点分数的评价 “第12届SIAM国际数据挖掘会议议事录”，加利福尼亚州阿纳海姆:1047-1058,2012年。
- 真正的阳性和假阳性需要一个二元的决定。请参阅ROC AUC中的一种方法，它不需要指定一个阈值来做出决策二进制，而是评估所有可能的阈值。
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https://stackoverflow.com/questions/35160465
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