复杂性

研究文章

实时预测冠状病毒大流行使用机器学习和大数据流系统

表4

LR模型的性能。


特征提取方法	矩阵的大小	测试性能				交叉验证性能
特征提取方法	矩阵的大小	精度	精度	回忆	F1-score	精度	精度	回忆	F1-score

Unigram	1000年	80.82	81.22	80.82	80.38	84.54±0.4	85.53±0.48	84.54±0.4	84.16±0.43
Unigram	3000年	82.94	83.01	82.94	82.61	89.22±0.4	89.36±0.42	89.22±0.4	89.08±0.41
三元	1000年	80.8	81.33	80.8	80.33	83.98±0.31	85.11±0.35	83.98±0.31	83.56±0.32
三元	3000年	82.32	82.84	82.32	81.84	88.52±0.38	88.86±0.43	88.52±0.38	88.31±0.39
卦	1000年	80.56	81.08	80.56	80.09	83.92±0.32	85.04±0.39	83.92±0.32	83.5±0.33
卦	3000年	82.32	82.84	82.32	81.84	88.52±0.38	88.86±0.43	88.52±0.38	88.31±0.39
Four-gram	1000年	80.32	80.87	80.32	79.85	83.47±0.31	84.69±0.33	83.47±0.31	83.05±0.33
Four-gram	3000年	82.32	82.35	82.32	82.01	88.36±0.43	88.55±0.46	88.36±0.43	88.18±0.44