ZeroR sınıflama yöntemleri için temel (baseline) performansı belirlemek için yararlıdır. ZeroR hedefe dayalı ve tahminleyici içermeyen en basit sınıflama metodudur. ZeroR sınıflandırıcı, ana kategoriyi dikkate alır. Bu yazımda bir çok örnekte kullanacağım örnek veri üzerinden konuyu anlatmaya çalışacağım.
Annelerimiz hava durumuna bakıp futbol oynayıp oynamayacağımıza karar verirdi. Hava durumu özelliğine sıcaklığı, nem ve rüzgar durumlarını ekleyelim. (Kriterler biraz fazla oldu ama olsun.) Aşağıda annelerden alınan oynasın oynamasın durumları vardır.
14 durum annelerimizden alınmış. Sonuç futbola oynayıp oynamamaya karar vermektir. Tahminci bir algoritmamız olsa bu algoritmanın amacı 4 özelliğe bakıp hedefi tahmin etmeye çalışmak olacaktır. ZeroR en fazla geçen duruma bakılır. ZeroR “Evet” durumu 9 olduğu için seçilir. Eğer gelen bir sonucu bilmezsem “Evet” işaretlersem %64 doğru tutturma olasılığım vardır. Eğer tahminleyici bir algoritma geliştirirsek ve bu değerin altında ise üzülmeliyiz. Çünkü tüm sonuçları evet diye işaretlesek bile %64 başarıya ulaşıyoruz. Amacımız %64’ün üstüne çıkmak olacaktır. Bu sebepten dolayı ZeroR, baseline olarak kabul edilir.