不要使用随机猜测作为基线分类器

原文： https://machinelearningmastery.com/dont-use-random-guessing-as-your-baseline-classifier/

我最近通过电子邮件收到了以下问题：

嗨，杰森，快速提问。一类失衡：90 例竖起大拇指向下 10 例。在这种情况下，我们如何计算随机猜测的准确率？

我们可以使用一些基本概率回答这个问题（我打开了 excel 并输入了一些数字）。

Don't Use Random Guessing As Your Baseline Classifier

不要使用随机猜测作为您的基线分类器照片由 cbgrfx123 ，保留一些权利。

假设 0 级和 1 级的分割是 90％-10％。我们也说你会用相同的比例随机猜测。

随机猜测两分类问题的理论精度是：

= P(class is 0) * P(you guess 0) + P(class is 1) * P(you guess 1)

我们可以在我们的示例 90％-10％分割中测试这个：

= (0.9 * 0.9) + (0.1 * 0.1)
= 0.82
= 0.82 * 100 or 82%

要检查数学，您可以插入 50％-50％的数据分割，它符合您的直觉：

= (0.5 * 0.5) + (0.5 * 0.5)
= 0.5
= 0.5 * 100 or 50%

如果我们查看 Google，我们会在 Cross Validated 上找到类似的问题“不平衡分类问题的机会级准确度是多少？ “答案几乎相同。再次，一个很好的确认。

有趣的是，所有这一切都有一个重要的要点。

不要使用随机猜测作为基线

如果您正在寻找用作基线准确度的分类器，请不要使用随机猜测。

有一个名为 Zero Rule 的分类器（或简称为 0R 或 ZeroR）。这是您可以在分类问题上使用的最简单的规则，它只是预测数据集中的多数类（例如模式）。

在上面的例子中，0 级和 1 级的 90％-10％，它将为每个预测预测 0 级，并达到 90％的准确率。这比使用随机猜测的理论最大值好 8％。

使用零规则方法作为基线。

此外，在这种不平衡的分类问题中，您应该使用除精度之外的度量，例如 Kappa 或 ROC 曲线下的面积。

有关分类问题的替代表现度量的更多信息，请参阅帖子：

有关处理不平衡分类问题的更多信息，请参阅帖子：

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