Book Description: Introduction to Classifier Performance Analysis with R provides readers with a comprehensive understanding of classifier performance analysis using R programming language. The book covers the basic concepts of classification, evaluation metrics, and statistical tests, as well as advanced topics such as model selection, cross-validation, and performance measurement. It also includes practical examples and exercises to help readers apply their knowledge and gain hands-on experience with real-world datasets. The book begins by introducing the basics of classification and the importance of evaluating classifier performance. It then delves into the different types of evaluation metrics and how they can be used to assess the accuracy of a classifier. The author explains how to use R to perform these evaluations and provides examples of how to implement them in practice. Next, the book explores the concept of model selection and how it can be used to choose the best-performing classifier for a given dataset. This section covers topics such as cross-validation and the bias-variance tradeoff, and provides readers with the tools they need to select the most appropriate classifier for their specific needs. Finally, the book discusses performance measurement and how it can be used to evaluate the effectiveness of a classifier over time. It covers topics such as precision, recall, and F1 score, and provides readers with the skills they need to monitor and improve their classifiers' performance.

Введение в анализ производительности классификатора с R дает читателям полное понимание анализа производительности классификатора с использованием языка программирования R. Книга охватывает основные концепции классификации, метрик оценки и статистических тестов, а также расширенные темы, такие как выбор модели, перекрестная проверка и измерение производительности. Он также включает практические примеры и упражнения, чтобы помочь читателям применить свои знания и получить практический опыт работы с реальными наборами данных. Книга начинается с введения основ классификации и важности оценки эффективности классификатора. Затем он углубляется в различные типы метрик оценки и в то, как их можно использовать для оценки точности классификатора. Автор объясняет, как использовать R для выполнения этих оценок, и приводит примеры того, как реализовать их на практике. Далее в книге исследуется концепция выбора модели и то, как ее можно использовать для выбора наиболее эффективного классификатора для данного набора данных. Этот раздел охватывает такие темы, как перекрестная проверка и компромисс между смещением и дисперсией, и предоставляет читателям инструменты, необходимые для выбора наиболее подходящего классификатора для их конкретных потребностей. Наконец, в книге обсуждается измерение эффективности и то, как его можно использовать для оценки эффективности классификатора с течением времени. Он охватывает такие темы, как точность, отзыв и оценка F1, и предоставляет читателям навыки, необходимые для мониторинга и улучшения работы их классификаторов.

''