关于机器学习中分类器的问题

Question

我正在上AI介绍课程，老师提到了一点，对于分类器ZeroR，ZeroR下的准确性是解释其他分类器的有用基线。 我在网上搜索了这个，但仍然无法理解它，任何人都可以提出一些想法，请提前感谢。

Answer 1

我认为推理线的运行方式如下：ZeroR分类器只是将每个值分配给最常见的类（通过检查训练数据找到）。这意味着如果你的数据是55％的A级，10％的B级，5％的C级等，那么ZeroR将获得55％的正确率。如果你的数据是33％的A级，31％的B级，28％的C级等，那么ZeroR将获得33％的正确。

除了随机选择类之外，这几乎是你能得到的最愚蠢的分类器，因此你可以根据它们与这种最低性能水平相比的表现来衡量其他分类器。给定一定的数据集，您可以使用ZeroR来找出您可能期望的最低性能。