machine-learning - これらの分類子のどれが優れていますか？

Question

次の2つのうち、どちらが優れているかわかりません。

Classifier 1 - Training set = 100%, Test set 70%と Classifier 2 - Training set = 70%, Test set 75%

分類子1は分類子2よりも優れていると主張する必要があります。

どちらにも長所と短所がありますが、具体的な答えはありませんか？

Answer 1

2番目の方がおそらく良いでしょう。

最初の分類器は明らかに過剰適合に苦しんでいます。言い換えれば、トレーニングセットの基本的な原則を学習するのではなく、データの詳細な説明を学習することです。

これは、2番目の分類器が優れているという意味ではありません。ただし、一般に、AのテストセットのパフォーマンスがBのパフォーマンスよりも優れている場合、分類器Aは分類器Bよりも優れています。

Answer 2

あなたが提供した詳細に基づくと、分類器1は分類器2と比較してトレーニングセットに過剰適合しているため、テストセットに対してパフォーマンスが低下しているようです。これは、分類器2がテストセットに関して「優れている」ことを示唆しています。

他の方法で議論したい場合は、分類子1について、それを可能にするいくつかの詳細を指摘する必要があります。たとえば、どのようにトレーニングされたか、どのアルゴリズムが使用されたかなどです。