stanford-nlp - stanford nlp 分类器的输出

Question

我们正在学习 stanford-nlp 分类器的用法。正如其 wiki 页面所说，它可用于构建对 Iris 等数值数据进行分类的模型： http ://www-nlp.stanford.edu/wiki/Software/Classifier#Iris_data_set

但是在解释输出时，我们对其中一些有困难：输入属性有 4 列（1-Value、2-Value、3-Value、4-Value），输出标签有 1 列（Iris-setosa、Iris-杂色，Iris-virginica）。但是这里的 CLASS 是什么？它是整体的输出列吗？

构建了这个分类器：具有以下权重的线性分类器

        Iris-setosa Iris-versicolor Iris-virginica
3 值 -2.27 0.03 2.26          
等级 0.34 0.65 -1.01          
4 值 -1.07 -0.91 1.99          
2 值 1.60 -0.13 -1.43          
1 值 0.69 0.42 -1.23          
总计：-0.72 0.05 0.57          
概率：0.15 0.32 0.54   

Answer 1

CLASS 就像简单线性回归中的截距项——它代表不同类别的相对频率。这是每个实例的一个特征。