Weka分类
Weka分类
提问于 2015-07-30 14:06:20
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Target class.I。我将属性数量从32个改进为6个，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。我期望的输出结构由混淆矩阵、正确和错误分类的实例、kappa值组成。
但是我的结果没有给出任何关于正确和错误分类的instances.Also的信息，它没有预测混淆矩阵，我收到的Kappa value.All是这样的：
===摘要===
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
谁能告诉我为什么我没有得到混淆矩阵，kappa和正确的，不正确的实例信息。
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2016-01-07 16:27:04
不幸的是，你没有写你的代码，或者你应用了什么版本的weka。顺便说一句，要计算混淆mtx，kappa等，你可以使用Evaluation类，http://weka.sourceforge.net/doc.dev/weka/classifiers/Evaluation.html的方法
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());页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/31716242
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