classification - WEKA中的预测结果是什么意思？

Question

我在 WEKA 中使用 SVM 和 MLP 进行分类。我设法让 WEKA 在 csv 文件中生成结果。但是，我无法理解正在显示的预测结果。

例如，实际结果 2:1，预测结果 1:0。有人能解释一下 2:1 和 1:0 代表什么吗？我知道它们是实际的和预测的结果，但我需要对这个值做进一步的解释。谢谢

Answer 1

在 2:1 中，2 是 Weka 中类的编号（不是来自您的数据文件），1 是类预测。你的类必须是 1 和 0。

这很令人困惑，特别是因为我在文档中看不到这很容易找到。

如果我们加载隐形眼镜文件（Weka 附带），则更容易看到这一点。有 3 类要预测：软、硬和无。

所以，在预测输出中，我们看到了

=== Predictions on test data ===

inst#,actual,predicted,error,prediction
1,2:hard,2:hard,,1
2,3:none,3:none,,1
3,1:soft,1:soft,,0.8
1,2:hard,2:hard,,0.6
2,3:none,3:none,,1
3,1:soft,1:soft,,0.8
1,2:hard,3:none,+,1
2,3:none,3:none,,1
3,1:soft,1:soft,,0.8
1,2:hard,2:hard,,0.6
2,3:none,3:none,,1
3,1:soft,1:soft,,0.8
1,3:none,3:none,,1
2,3:none,2:hard,+,0.8
1,3:none,3:none,,1
2,3:none,3:none,,1
1,3:none,3:none,,1
2,3:none,3:none,,1
1,3:none,3:none,,1
2,3:none,3:none,,1
1,3:none,2:hard,+,0.8
2,3:none,1:soft,+,1
1,3:none,3:none,,1
2,1:soft,1:soft,,0.8

很容易看出，Weka 内部将 soft 编码为 1，hard 编码为 2，none 编码为 3，3:none 表示第三类“none”的实际或预测。