Ignore:
Timestamp:
02/06/12 19:21:35 (2 years ago)
Author:
Miha Stajdohar <miha.stajdohar@…>
Branch:
default
Message:

New res.

File:
1 edited

Legend:

Unmodified
Added
Removed
  • Orange/testing/regression/results_modules/statExamples.py.txt

    r9790 r9825  
    11 
    22method  CA  AP  Brier   IS 
    3 bayes   0.903   0.902   0.175    0.759 
    4 tree    0.846   0.845   0.286    0.641 
     3bayes   0.903   0.902   0.176    0.758 
     4tree    0.825   0.824   0.326    0.599 
    55majrty  0.614   0.526   0.474   -0.000 
    66 
    77method  CA  AP  Brier   IS 
    8 bayes   0.903+-0.019    0.902+-0.019    0.175+-0.036     0.759+-0.039 
    9 tree    0.846+-0.016    0.845+-0.015    0.286+-0.030     0.641+-0.032 
     8bayes   0.903+-0.008    0.902+-0.008    0.176+-0.016     0.758+-0.017 
     9tree    0.825+-0.016    0.824+-0.016    0.326+-0.033     0.599+-0.034 
    1010majrty  0.614+-0.003    0.526+-0.001    0.474+-0.001    -0.000+-0.000 
    1111 
     
    1414 
    1515Confusion matrix for naive Bayes: 
    16 TP: 239, FP: 18, FN: 28.0, TN: 150 
     16TP: 240, FP: 18, FN: 27.0, TN: 150 
    1717 
    1818Confusion matrix for naive Bayes for 'van': 
    19 TP: 189, FP: 241, FN: 10.0, TN: 406 
     19TP: 192, FP: 151, FN: 7.0, TN: 496 
    2020 
    2121Confusion matrix for naive Bayes for 'opel': 
    22 TP: 86, FP: 112, FN: 126.0, TN: 522 
     22TP: 79, FP: 75, FN: 133.0, TN: 559 
    2323 
    2424    bus van saab    opel 
    25 bus 56  95  21  46 
    26 van 6   189 4   0 
    27 saab    3   75  73  66 
    28 opel    4   71  51  86 
     25bus 156 19  17  26 
     26van 4   192 2   1 
     27saab    8   68  93  48 
     28opel    8   64  61  79 
    2929 
    3030Sensitivity and specificity for 'voting' 
    3131method  sens    spec 
    3232bayes   0.891   0.923 
    33 tree    0.816   0.893 
     33tree    0.801   0.863 
    3434majrty  1.000   0.000 
    3535 
    3636Sensitivity and specificity for 'vehicle=van' 
    3737method  sens    spec 
    38 bayes   0.950   0.628 
    39 tree    0.809   0.966 
     38bayes   0.965   0.767 
     39tree    0.834   0.966 
    4040majrty  0.000   1.000 
    4141 
    4242AUC (voting) 
    4343     bayes: 0.974 
    44       tree: 0.930 
     44      tree: 0.926 
    4545    majrty: 0.500 
    4646 
    4747AUC for vehicle using weighted single-out method 
    4848bayes   tree    majority 
    49 0.783   0.800   0.500 
     490.840   0.816   0.500 
    5050 
    5151AUC for vehicle, using different methods 
    5252                            bayes   tree    majority 
    53        by pairs, weighted:  0.789   0.870   0.500 
    54                  by pairs:  0.791   0.871   0.500 
    55     one vs. all, weighted:  0.783   0.800   0.500 
    56               one vs. all:  0.783   0.800   0.500 
     53       by pairs, weighted:  0.861   0.883   0.500 
     54                 by pairs:  0.863   0.884   0.500 
     55    one vs. all, weighted:  0.840   0.816   0.500 
     56              one vs. all:  0.840   0.816   0.500 
    5757 
    5858AUC for detecting class 'van' in 'vehicle' 
    59 0.858   0.888   0.500 
     590.923   0.900   0.500 
    6060 
    6161AUCs for detecting various classes in 'vehicle' 
    62 bus (218.000) vs others:    0.894   0.932   0.500 
    63 van (199.000) vs others:    0.858   0.888   0.500 
    64 saab (217.000) vs others:   0.699   0.687   0.500 
    65 opel (212.000) vs others:   0.682   0.694   0.500 
     62bus (218.000) vs others:    0.952   0.936   0.500 
     63van (199.000) vs others:    0.923   0.900   0.500 
     64saab (217.000) vs others:   0.737   0.707   0.500 
     65opel (212.000) vs others:   0.749   0.718   0.500 
    6666 
    6767    bus van saab 
    68 van 0.933 
    69 saab    0.820   0.828 
    70 opel    0.822   0.825   0.519 
     68van 0.987 
     69saab    0.927   0.860 
     70opel    0.921   0.894   0.587 
    7171 
    7272AUCs for detecting various pairs of classes in 'vehicle' 
    73 van vs bus:     0.933   0.978   0.500 
    74 saab vs bus:    0.820   0.938   0.500 
    75 saab vs van:    0.828   0.879   0.500 
    76 opel vs bus:    0.822   0.932   0.500 
    77 opel vs van:    0.825   0.903   0.500 
    78 opel vs saab:   0.519   0.599   0.500 
     73van vs bus:     0.987   0.976   0.500 
     74saab vs bus:    0.927   0.936   0.500 
     75saab vs van:    0.860   0.906   0.500 
     76opel vs bus:    0.921   0.951   0.500 
     77opel vs van:    0.894   0.915   0.500 
     78opel vs saab:   0.587   0.622   0.500 
    7979 
    8080AUC and SE for voting 
    81 bayes: 0.968+-0.015 
    82 tree: 0.924+-0.022 
     81bayes: 0.982+-0.008 
     82tree: 0.888+-0.025 
    8383majrty: 0.500+-0.045 
    8484 
    85 Difference between naive Bayes and tree: 0.014+-0.062 
     85Difference between naive Bayes and tree: 0.065+-0.066 
    8686 
    8787ROC (first 20 points) for bayes on 'voting' 
    88881.000   1.000 
    89890.970   1.000 
     900.940   1.000 
    90910.910   1.000 
     920.896   1.000 
    91930.881   1.000 
     940.836   1.000 
    92950.821   1.000 
    93960.806   1.000 
    94 0.791   1.000 
    95970.761   1.000 
    96980.746   1.000 
     
    991010.687   1.000 
    1001020.672   1.000 
    101 0.672   0.991 
    102 0.657   0.991 
    103 0.642   0.991 
    104 0.552   0.991 
    105 0.537   0.991 
    106 0.522   0.991 
    107 0.507   0.991 
     1030.627   1.000 
     1040.612   1.000 
     1050.597   1.000 
     1060.582   1.000 
     1070.567   1.000 
Note: See TracChangeset for help on using the changeset viewer.