Программа анализа тональности текстов на основе методов

Метрики эффективности

В качестве метрик правильности классификации текстов были выбраны точность (precision) и полнота (recall). Точность в пределах класса – это доля текстов, действительно принадлежащих данному классу, относительно всех текстов, причисленных классификатором к этому классу. Полнота системы – отношение числа найденных классификатором текстов, принадлежащих классу, к числу всех текстов этого класса в тестовой коллекции.
В результате классификации текстов рецензий тестовой выборки, к классу позитивных (положительных) рецензий правильно отнесены TP текстов, неправильно – FP, к классу негативных (отрицательных) рецензий правильно были отнесены TN текстов, неправильно – FN. Иными словами:

• 
  TP — истинно-положительное решение.
  
• 
  TN — истинно-отрицательное решение.
  
• 
  FP — ложно-положительное решение.
  
• 
  FN — ложно-отрицательное решение.
  

В таблице ниже наглядно представлены результаты классификации.

Таблица 1. Результаты классификации:

Документ i		Экспертная оценка
		Положительная		Отрицательная
Оценка системы	Положительная		TP	FP
	Отрицательная		FN	TN

Тогда, относительно класса позитивных рецензий, точность Precision и полнота Recall определяются следующим образом:

3.