预测准确度

Question

我是机器学习的新手，我正在尝试学习这个过程，并开始使用 Weka。当我在 Weka 中加载数据并开始分类时，软件显示如下值：

Correctly Classified Instances         416               39.6568 %
Incorrectly Classified Instances       633               60.3432 %
Kappa statistic                          0.091 
Mean absolute error                      0.4371
Root mean squared error                  0.4663
Relative absolute error                 98.4524 %
Root relative squared error             98.9763 %
Coverage of cases (0.95 level)         100      %
Mean rel. region size (0.95 level)     100      %
Total Number of Instances             1049     

=== Detailed Accuracy By Class ===

             TP Rate  FP Rate  Precision  Recall   F-Measure  MCC      ROC Area  PRC Area  Class
             0.310    0.231    0.377      0.310    0.340      0.084    0.554     0.448     16-18
             0.271    0.167    0.460      0.271    0.341      0.123    0.501     0.359     19+
             0.599    0.511    0.382      0.599    0.467      0.084    0.570     0.395     All Age
Weighted Avg.    0.397    0.306    0.407      0.397    0.384      0.098    0.541     0.399

通过查看这些值，我可以假设我有错误数据，因为正确分类的实例数为 37.65，并且错误率很高。但 TP Rate 和 Precision 都在可接受的水平附近。

这让我很困惑，我想知道如何根据这些数字判断模型？这是否意味着我的数据预处理不当？

Answer 1

你必须做一个混淆矩阵来获得准确度和精确度。下面是link。希望对你有帮助。

http://www2.cs.uregina.ca/~dbd/cs831/notes/confusion_matrix/confusion_matrix.html

预测准确度

Accuraccy for prediction

classification

machine-learning

weka