Weka中的空混淆矩陣與測試數據

Question

我正在使用DECISION TREE（C4.5），RANDOM FOREST和NAIVE BAYES對虹膜數據進行分類。我正在使用從iris-train和iris-test下載的數據集。當我訓練所有網絡時，一切都很好，具有'分類器輸出'，'具有類別的詳細準確性'和'混淆矩陣'的正確結果。但是，當我在Weka-explorer-classify-test選項中選擇虹膜測試數據並選擇虹膜測試文件並在「更多選項」中選擇「輸出預測」作爲「csv」並單擊開始時，結果如下圖所示。 '分類器輸出'正確地顯示了分類樣本，但'具有類的詳細準確性'和'混淆矩陣'具有所有值零。任何建議，我在選擇任何選項時會出錯。謝謝。

Answer 1

混淆矩陣通過將測試集中實例的實際類與分類器預測的類進行比較，向您顯示訓練出的分類器的性能。但是你提供的測試集沒有課程信息，所以沒有什麼可比較的。這就是爲什麼你看到在你的截圖輸出

Total Number of Instances   0 
Ignored Class Unknown Instances 120 

。

通常，您首先會使用交叉驗證或具有類信息的測試集來評估分類器的性能。然後，您可以使用訓練好的分類器對未知數據進行分類，例如使用Re-evaluate model on current test set右鍵單擊選項作爲described in the help。