python - MAXent分类器NLTK输出理解

Question

我正在尝试了解 MAXent 分类器的classifier.show_most_informative_features(10)。我不明白这些列表示什么，例如在以下输出中:

train on 460 instances, test on 154 instances accuracy: 0.61038961039 
pos precision: 0.432989690722 
pos recall: 0.893617021277 
neg precision: 0.912280701754 
neg recall: 0.485981308411    
-4.141 need==True and label is 'REL'    
3.395 approves==True and label is 'IRREL'   -
3.308 took==True and label is 'IRREL' 
-1.766 treat==True and label is 'REL' 
-1.488 tired==True and label is 'IRREL' 
-1.295 gave==True and label is 'IRREL' 
0.879 need==True and label is 'IRREL' 

Answer 1

您似乎有两个标签，“RELEVANT” 和 “IRRELEVANT”。当有两个标签时，一个通常命名为“1”或正，另一个命名为“-1”或负。

在训练过程中，分类器分析了 460 个训练实例的特征，并根据它们区分两个标签的能力对其进行加权。加权过程的详细信息取决于您选择的算法。

阳性精度:在测试期间被分类为标签 1 的 154 个测试实例中，有 43% 确实具有标签 1。

正召回率:测试集中 89% 的标签 1 实例被发现，即被分类为标签 1。

负精度/负召回是相同的，但对于标签 -1。

准确性:154 个测试实例中有 61% 的标签正确。

特征根据其绝对值进行排序，该绝对值对应于它们与分类的相关性。在这种情况下，最“有用”的功能是需要，如果这是真的，这是一个很好的暗示，实例的标签应该是“相关”。