ZeroR-baseline分类器

ZeroR分类器是一种最简单的分类器，这种方法仅仅根据历史数据统计规律，而选择一种几率最大的类别做为未知样本的分类结果，也就是说对于任意一个未知样本，分类结果都是同样的。ZeroR分类器简单的以多数类的类别（连续型数据使用简单均值）做为预测值。尽管这种分类器没有任何的预测能力，可是它能够做为一种与其余分类器的对比分类器。也就是说baseline performance。

算法描述：

为数据集创建一个频度表来选择一个频率最大的值。

例子：

模型：对于下面的数据集来讲“Play Golf =Yes” 是ZeroR模型，精度为：0.64

预测性能：属性值也就是上面的预测指标（predictors）对于模型来讲毫无贡献度。这是由于ZeroR根本就没有使用它们。

模型度量（Model Evaluation）

Confusion Matrix:

       yes    no

yes   9        0

no     5       0

因此预测精度为：0.64