MAXent分类器NLTK输出理解

Question

我想了解MAXent分类器的classifier.show_most_informative_features(10)。我不明白的列表示，例如在下面的输出：

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

看来，你有两个标签，"RELEVANT"和"IRRELEVANT"。当有两个标签时，一个通常命名为“1”或正面，另一个为“-1”或负面。

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它们进行加权。加权过程的细节取决于您选择的算法。

Poitive精度：即在测试过程中被划分为标记1真的有标签154个测试实例 43％1.

正召回：在测试的标签1个实例 89％设置被发现，即分类为标签1.

负精度/负回忆是相同的，但是对于标签-1。

准确性： 154个测试实例中有61％被正确标记。

这些特征根据它们的绝对值排序，这与它们与分类的相关性相对应。在这种情况下，最“有用”的功能是需要，如果它是真的，这是一个非常好的提示，该实例的标签应该是“相关的”。