Основні результати ОЕ наведені у табл. 2. Зупинимось на аналізі окремих результатів з цієї таблиці.
Для набору даних «UnBalance_200_1000_1000_0.001.txt» встановлено, що створений програмний засіб NonSmoothSVC має невеликі переваги у якості лінійного класифікатора (див. Рис. 2), але (як і в більшості інших випадків) поступається у швидкості побудови моделі. Якісні переваги програмного засобу NonSmoothSVC полягають не тільки у більшому показнику точності 0.904 (цей параметр характеризує частку правильно розпізнаних випадків; коли він дорівнює 1, це означає, що всі точки були класифіковані правильно), але й у тому, що помилково класифіковані спостереження розташовані ближче до розділяючої гіперплощини ніж у інших методів.
Таблиця 2
Порівняння придатності до застосування, точності та швидкості роботи лінійний та нелінійних класифікаторів на штучно згенерованих та реальних наборах даних
