five

Performance comparison of the selected features with the SVM Classifier utilizing five-fold stratified cross validation.

收藏
NIAID Data Ecosystem2026-05-10 收录
下载链接:
https://figshare.com/articles/dataset/Performance_comparison_of_the_selected_features_with_the_SVM_Classifier_utilizing_five-fold_stratified_cross_validation_/30613599
下载链接
链接失效反馈
官方服务:
资源简介:
Best performance for a C value among the kernel is presented. Highest performances are highlighted, along with the feature set and kernel that achieved it. Evaluation Metrics: Accuracy (ACC), Sensitivity (SENS), Specificity (SPEC), and F1-score (F1). Similarity Measures: cs: Cosine Similarity, cc: Correlation Coefficient, md: Manhattan Distance, ed: Euclidean Distance, xcrd: Cross-correlation Distance, dtw: Dynamic Time Warping Distance.

本文展示了各核函数(kernel)下最优C值对应的最佳性能表现,并标注出了取得该最优性能时所使用的特征集(feature set)与核函数。评估指标:准确率(Accuracy, ACC)、灵敏度(Sensitivity, SENS)、特异度(Specificity, SPEC)与F1分数(F1-score, F1)。相似度度量指标:cs:余弦相似度(Cosine Similarity)、cc:相关系数(Correlation Coefficient)、md:曼哈顿距离(Manhattan Distance)、ed:欧氏距离(Euclidean Distance)、xcrd:互相关距离(Cross-correlation Distance)、dtw:动态时间规整距离(Dynamic Time Warping Distance)。
创建时间:
2025-11-13
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
二维码
社区交流群

面向社区/商业的数据集话题

二维码
科研交流群

面向高校/科研机构的开源数据集话题

数据驱动未来

携手共赢发展

商业合作