Även om de konventionella prestationsindexen, t.ex. noggrannhet, ofta används vid klassificeringsval eller utvärdering, blir informationsbaserade kriterier, t.ex. ömsesidig information, populära i urval av funktioner/modeller. I detta arbete analyserar vi klassificeringsmodellen med kriteriet maximisering normaliserad ömsesidig information (NI), som är ny och väl definierad i ett kompakt sortiment för klassificeringsutvärdering. Vi härleder nära-form relationer av normaliserad ömsesidig information med avseende på noggrannhet, precision, och återkallande i binära klassificeringar. Genom att utforska relationerna mellan dem avslöjar vi att NI faktiskt är en uppsättning ickelinjära funktioner, med en konkordansande power-exponent form, till varje prestandaindex. Förhållandena kan också uttryckas med avseende på precision och återkallande, eller falsk larm och träffhastighet (återkallande).
Wang och Hu REF var de första att härleda de analytiska sambanden mellan ömsesidig information med avseende på noggrannhet, precision och återkallande, och deras analytiska gränser.
Derivations of Normalized Mutual Information in Binary Classifications
{'venue': '2009 Sixth International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery', 'journal': '2009 Sixth International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}