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Reginald Ferber Information Retrieval
Suchmodelle und Data-Mining-Verfahren für Textsammlungen und das Web

Position im Angebot Information Retrieval -> Wissensgewinnung mit Data-Mining-Methoden -> Kategorisieren -> Rahmenbedingungen für Lernalgorithmen -> Bewertung von Kategorisierungsergebnissen
Stichwörter dieser Seite Accuracy, Coverage, Kategorisierung, Genauigkeit, Abdeckung
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Definition 13: Accuracy und Coverage

D={d1,...,dm} bezeichne wieder eine Menge von Dokumenten oder Beispielen und K={K1,...,Kr} eine vorgegebene Kategorisierung von D . Ist weiter Q={Q1,...,Qr} eine Kategorisierung, die durch einen Algorithmus erzeugt wurde, dann heißt
P (Ki,Qj) :=
 | KiMathematisches Zeichen: DurchschnittQj | 
Leere Abbildung mit der der Bruchstrich erzeugt wird
 |  Qj | 
Genauigkeit oder Accuracy und
R (Ki,Qj) :=
 | KiMathematisches Zeichen: DurchschnittQj | 
Leere Abbildung mit der der Bruchstrich erzeugt wird
 |  Ki | 
Abdeckung oder Coverage der berechneten Kategorie Qj bezüglich der gegebenen Kategorie Ki

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Diese HTML-Datei wurde am 27-10-2003 erzeugt.