Weka 显示奇怪的分类结果 - 问号“?”
Weka displaying weird results for classification - question marks"?"
我正在尝试在 Weka 中使用 ZeroR 算法,以便为我的分类问题制定基线性能。然而,Weka 显示精度和 F-measure 的奇怪结果,它显示一个问号“?”而不是任何数字。任何人都知道我该如何解决这个问题?
=== Classifier model (full training set) ===
ZeroR predicts class value: label 1
Time taken to build model: 0 seconds
=== Stratified cross-validation ===
=== Summary ===
Correctly Classified Instances 431 53.607 %
Incorrectly Classified Instances 373 46.393 %
Kappa statistic 0
Mean absolute error 0.4974
Root mean squared error 0.4987
Relative absolute error 100 %
Root relative squared error 100 %
Total Number of Instances 804
=== Detailed Accuracy By Class ===
TP Rate FP Rate Precision Recall F-Measure MCC ROC Area PRC Area Class
0.000 0.000 ? 0.000 ? ? 0.488 0.457 label 0
1.000 1.000 0.536 1.000 0.698 ? 0.488 0.530 label 1
Weighted Avg. 0.536 0.536 ? 0.536 ? ? 0.488 0.496
=== Confusion Matrix ===
a b <-- classified as
0 373 | a = label 0
0 431 | b = label 1
没有错。请注意,您没有分类为 "a" 的案例,因此无法确定 "a" 的精度(等)。显然 Weka 传播了无法计算的值(就像 Excel 那样),因此也没有计算整体精度。
你真正的问题是你有一个模型将所有东西都分类为 "b",这不太可能有用。但那是 ZeroR,所以这只是您的起点。
我正在尝试在 Weka 中使用 ZeroR 算法,以便为我的分类问题制定基线性能。然而,Weka 显示精度和 F-measure 的奇怪结果,它显示一个问号“?”而不是任何数字。任何人都知道我该如何解决这个问题?
=== Classifier model (full training set) ===
ZeroR predicts class value: label 1
Time taken to build model: 0 seconds
=== Stratified cross-validation ===
=== Summary ===
Correctly Classified Instances 431 53.607 %
Incorrectly Classified Instances 373 46.393 %
Kappa statistic 0
Mean absolute error 0.4974
Root mean squared error 0.4987
Relative absolute error 100 %
Root relative squared error 100 %
Total Number of Instances 804
=== Detailed Accuracy By Class ===
TP Rate FP Rate Precision Recall F-Measure MCC ROC Area PRC Area Class
0.000 0.000 ? 0.000 ? ? 0.488 0.457 label 0
1.000 1.000 0.536 1.000 0.698 ? 0.488 0.530 label 1
Weighted Avg. 0.536 0.536 ? 0.536 ? ? 0.488 0.496
=== Confusion Matrix ===
a b <-- classified as
0 373 | a = label 0
0 431 | b = label 1
没有错。请注意,您没有分类为 "a" 的案例,因此无法确定 "a" 的精度(等)。显然 Weka 传播了无法计算的值(就像 Excel 那样),因此也没有计算整体精度。
你真正的问题是你有一个模型将所有东西都分类为 "b",这不太可能有用。但那是 ZeroR,所以这只是您的起点。