文件名称:
CIAMS:一种工具包，用于自动选择合适的分类模型以及评估在给定数据集上学习分类器的难易程度-源码
开发工具:
文件大小: 156kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-06
详细说明：CIAMS-基于聚类指数的自动分类模型选择
CIAMS的代码打包为AutoMS 。
AutoMS（使用聚类索引的自动模型选择）是一种机器学习模型建议和数据集可分类性评估工具包。
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目录
概述
对于给定的二进制分类数据集， AutoMS估计与各种分类器模型相对应的最大可实现f1分数。 这些估计分数有助于对分类器模型进行明智的选择，以在数据集上进行实验，并推测每个分类器的期望值。 AutoMS还可以预测数据集的分类复杂度，该复杂度表征了可以轻松对数据集进行分类的特征。
AutoMS从数据集中提取基于聚类的元特征，并使用拟合的分类和回归模型来预测分类复杂度，并估计与数据集的各种分类器模型相对应的最大可实现f1得分。
注意：在与AutoMS有关的所有讨论中， f1-score指的是来自类别不平衡学习文献的二进制数据集的加权平均f1-score的变体，其加权类别的f1-score
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