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Nach dem Training werden die Klassifikationsergebnisse zur Erstellung eines Statistikberichts verwendet.

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Typen von Klassifikationstriggern

  • Wenn die einer Seite zugewiesene Klasse einer Referenzklasse entspricht, gilt dies als True Positive (TP).
  • Wenn einer Seite ohne Referenzklasse keine Klasse zugewiesen wurde, gilt dies als True Negative (TN).
  • Wenn die einer Seite zugewiesene Klasse nicht einer Referenzklasse entspricht, gilt dies als False Positive (FP).
  • Wenn einer Seite mit Referenzklasse keine Klasse zugewiesen wurde, gilt dies als False Negative (FN).
Für jede Klasse wird somit erfasst, wie oft sie:
  • korrekt zugewiesen wurde (TP)
  • korrekterweise nicht zugewiesen wurde (TN)
  • fälschlicherweise zugewiesen wurde (FP)
  • fälschlicherweise nicht zugewiesen wurde (FN)

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Statistiken anzeigen

Um die Statistiken anzuzeigen, wählen Sie Klassifikator > Show statistics.

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Precision, Recall und F-measure

Je höher Precision, Recall und das F-measure sind, desto besser sind die Klassifikationsergebnisse. Weitere Informationen zur Berechnung des F-measure finden Sie im Glossary. Das F-measure ist ein ausgewogenes Maß für Precision und Recall und ermöglicht anhand dieser Parameter eine zusammenfassende Bewertung der Klassifikationsqualität. Weitere Informationen dazu, wie Sie das F-measure verbessern können, finden Sie im Abschnitt Tips for improving classification quality.

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Zusätzliche Statistik-Tabs

Zur Qualitätsbewertung stehen außerdem in den folgenden Tabs weitere Statistiken zur Verfügung.