ZeroR es el metodo de clasificación más simple que existe y depende solo en el target ignorando todos los predictores. El clasificador ZeroR simplemente predice sobre la clase o categoría principal (majority category). Aunque ZeroR tenga cero poder predictivo, es útil para determinar una base de performance sobre la cual medir los demas métodos de clasificación.
Algoritmo
Construir una tabla de frecuencia para el target y seleccionar su valor más frecuente.
Ejemplo
“Play Golf = Yes” es el modelo ZeroR para el siguiente dataset, con una exactitud de 0,64 (64%)
Contribución de los predictores
No se puede decir nada sobre cómo los predictores contribuyen al modelo ya que ZeroR no los utiliza para nada.
Evaluación del modelo
La siguiente matriz de confusión muestra que ZeroR predice correctamente solo la clase principal. Como se mencionó anteriormente, ZeroR sólo es útil para determinar la performance de base para los demas métodos de clasificación.
| Matriz de Confusión | Play Golf | ||||
| Si | No | ||||
| ZeroR | Si | 9 | 5 |
Valor Predictivo Positivo |
0.64 |
| No | 0 | 0 |
Valor Predictivo Negativo |
0.00 | |
| Sensitividad | Specificidad |
Precisión = 0.64 |
|||