matlabでlibsvmを使用してタンパク質構造クラス予測を行っています。さまざまな次元の機能セットを使用して、7 分割の交差検証を行い、良好な結果を得ました。しかし、データをテストして混同行列を取得しようとすると、真陽性と偽陰性のみの値が得られ、真陰性と偽陽性の値は得られません。
私は本当に立ち往生しており、誰かが解決策を教えてくれたらありがたいです。
matlabでlibsvmを使用してタンパク質構造クラス予測を行っています。さまざまな次元の機能セットを使用して、7 分割の交差検証を行い、良好な結果を得ました。しかし、データをテストして混同行列を取得しようとすると、真陽性と偽陰性のみの値が得られ、真陰性と偽陽性の値は得られません。
私は本当に立ち往生しており、誰かが解決策を教えてくれたらありがたいです。
では、それらを自分で計算してみませんか? 精度は、予測「ミス」の総数を示します。したがって、1000 個のテスト項目があり、80% の精度が得られた場合、false negatives
+ false positives
= 200 です。 の数があるため、 = 200 -false negatives
を計算できます。繰り返しますが、上記の精度を考えると、+ = 800 であることを意味するため、 = 800 -を計算できます。false positives
false negatives
true negatives
true positives
true negatives
true positives
上記の理論的根拠は、より多くの次元に簡単に一般化できるはずですが、ここで何かが欠けている可能性があるため、質問を明確にしてください。