我正在学习人工智能入门课程，老师提到一个观点，即ZeroR分类器的准确率是解释其他分类器的有用基线。我在网上搜索了一下，但还是不太明白，谁能解释一下这是什么意思呢？提前感谢。
回答：
我认为推理过程如下：ZeroR分类器只是将每个值分配给最常见的类（通过检查训练数据发现）。这意味着如果您的数据中55%是A类，10%是B类，5%是C类等等，那么ZeroR将正确分类55%。如果您的数据中33%是A类，31%是B类，28%是C类等等，那么ZeroR将正确分类33%。
除了随机选择类别之外，这几乎是你所能得到的最愚蠢的分类器，因此你可以通过与其他分类器相比，它们的表现好多少来衡量其他分类器。给定某个数据集，您可以使用ZeroR来找出您可能期望的最低性能。
