Clasificadores (KNN) y Native Bayers

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Clasificadores (KNN) y Native Bayers

Abalone Native Bayers

-         La clasificación correcta de las instancias fue un 2163=51.7836 %  -         Las clasificaciones incorrectas de las instancias que fue un 2014 =

48.2164%.  

Se muestra la precisión de la clase de los valores que contiene, también la matriz de confusión de los valores para saber cuáles son los datos mayores los cuales son los que más repiten.

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KNN

Ya aplicado el clasificador nos podemos dar cuenta de que todos los valores que se tenían con Native Bayers han cambiado por el número de vecinos que hemos leído los cuales son más datos que antes.

-         La clasificación correcta de instancias es de 2640 = 63.2033%  -         la clasificación incorrecta de las instancias es de 1537 = 36.7967%.  

Se muestra igual que en el clasificador pasado la precisión detallada de la clase de los valores que contiene solo que en esta se encuentran más valores, como hay más valores, la matriz de confusión no cambia es igual a la clasificación de Native Bayers.

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Adult

Native Bayers

Ahora ya una vez aplicado se mostrará información que ha encontrado.

• La clasificación correcta de las instancias que fue un 21681 = 66.5878%  
• Las clasificaciones incorrectas de las instancias que fue un 10879 = 33.4122%.  

Se muestra la precisión detallada de la clase de los valores que contiene, así como también la matriz de confusión de los valores para saber cuáles son los datos mayores que se repiten.

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KNN

-         La clasificación correcta de instancias es de 25108 = 77.113%  -         La clasificación incorrecta de las instancias es de 7452 = 22.667%.  

Muestra igual que en el clasificador pasado la precisión detallada de la clase de los valores que contiene solo que en esta se encuentran más valores, al haber más valores la matriz de confusión no cambia es igual a la clasificación de Native Bayers solo el aumento de datos en ellos.

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Annealing

Native Bayers

Una vez aplicado se mostrara información que ha encontrado, como  

-         La clasificación correcta de las instancias que fue un 505 = 63.2832%  -         Las clasificaciones incorrectas de las instancias que fue 36 = 36.7168%.  

Muestra la precisión detallada de la clase de los valores que contiene, así como también la matriz de confusión de los valores para saber cuáles son los mayores datos que se repiten.

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KNN

-         La clasificación correcta de instancias es de 710  = 88.9724%  -         La clasificación incorrecta de las instancias es de 88 = 11.0276%.  

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