Weka分类

Question

我试图在一个有32个属性的数据集上对分类机器学习算法进行数据建模，最后一列是目标类。我将属性数从32改进为6，我觉得这对我的分类模型更有用。

我尝试执行J48和一些增量分类算法。我期望输出结构包括混淆矩阵、更正和分类错误的实例、kappa值。

但是我的结果没有给出任何关于正确和错误分类实例的信息。此外，它也没有预测混淆矩阵和Kappa值。我收到的只是这样：

===总结===

相关系数0.9482

平均绝对误差0.2106

均方根误差0.5673

相对绝对误差13.4077%

根相对平方误差31.9157%

实例总数1461

有人能告诉我为什么我没有得到混淆矩阵、kappa和正确、不正确的实例信息。

Answer 1

不幸的是，您没有编写代码，或者您应用的weka版本是什么。顺便说一句，要计算混淆mtx、kappa等，您可以使用评估方法，http://weka.sourceforge.net/doc.dev/weka/classifiers/Evaluation.html

例如，在训练模型之后：

classifier.buildClassifier(train); \\train is an instances

Evaluation eval = new Evaluation(train);
//evaulate your model at 10 fold cross validation manner
eval.crossValidateModel(classifier, train, 10, new Random(1));

System.out.println(classifier);

//print different stats with 
System.out.println(eval.toSummaryString());
System.out.println(eval.toMatrixString());
System.out.println(eval.toClassDetailsString());