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，而选择一种概率最大的类别作为未知样本的分类结果，也就是说对于任意一个未知样本，分类结果都是一样的。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）作为预测值。尽管这种分类器没有任何的预测能力，但是它可以作为一种与其他分类器的对比分类器。也就是说baseline performance。

算法描述：

为数据集建立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说“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）对于模型来说毫无贡献度。这是因为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

所以预测精度为：0.64

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