Estoy tomando clases de introducción a AI, y el profesor mencionó algún punto que para el clasificador ZeroR, la precisión en ZeroR es una referencia útil para interpretar otros clasificadores. He buscado en línea sobre esto, pero todavía no podía entenderlo, ¿podría alguien dar una idea de lo que eso significa, por favor, gracias de antemano.Una pregunta sobre clasificadores en Machine Learning
Creo que la línea de razonamiento se ejecuta de la siguiente manera: Un clasificador ZeroR simplemente asigna todos los valores a la clase más común (como se encuentra al examinar los datos de entrenamiento). Esto significa que si sus datos son del 55% de clase A, 10% de clase B, 5% de clase C, etc., ZeroR obtendrá el 55% de la razón. Si sus datos son 33% clase A, 31% clase B, 28% clase C, etc. ZeroR obtendrá el 33% de la correcta.
Ahorre en la selección aleatoria de las clases, este es el clasificador más tonto que puede obtener y por lo tanto, puede medir otros clasificadores por lo bien que lo hacen en comparación con este nivel mínimo de rendimiento. Dado un determinado conjunto de datos, puede usar ZeroR para averiguar cuál es el rendimiento mínimo que puede esperar.