///选项卡3

研究文章

用于分类的神经模糊和特征约简混合模型

表3

比较ANN、NF、ANN- fr和NF- fr模型的不同性能参数(精度、召回率和f-measure)。


模型的精度、召回率和f度量
数据/模型	安			NF			ANN-FR			NF-FR
数据/模型	P	R	调频	P	R	调频	P	R	调频	P	R	调频

虹膜	0.918	0.910	0.911	0.926	0.928	0.923	0.947	0.942	0.940	0.950	0.953	0.948
乳腺	0.733	0.523	0.610	0.846	0.545	0.663	0.808	0.491	0.610	0.852	0.532	0.653
乳腺癌	0.972	0.359	0.501	0.914	0.343	0.499	0.942	0.327	0.485	0.925	0.324	0.480
皮马印第安人	0.393	0.181	0.246	0.903	0.750	0.819	0.633	0.263	0.368	0.936	0.723	0.815
由这些	0.683	0.706	0.673	0.781	0.754	0.751	0.750	0.751	0.734	0.801	0.758	0.756
甲状腺	0.953	0.751	0.803	0.915	0.868	0.875	0.933	0.831	0.863	0.932	0.944	0.933
《泰坦尼克号》	0.762	0.389	0.512	0.781	0.681	0.728	0.840	0.324	0.465	0.816	0.686	0.740
酒	0.9155	0.9289	0.9186	0.9361	0.9419	0.9359	0.8512	0.9437	0.9363	0.9629	0.9544	0.9569
哈伯曼	0.6233	0.0807	0.1417	0.635	0.0699	0.1245	0.7014	0.074	0.132	0.5233	0.0308	0.0576
输血	0.5015	0.0839	0.0574	0.7283	0.9923	0.8703	0.129	0.1015	0.1011	0.8105	0.9741	0.8843

P:精度;R:召回;FM: f-measure。

年度文章奖:由主编评选的2020年杰出研究贡献。阅读获奖文章．