如何解决“按类别分类的详细准确性”？它显示问号

Question

训练集：https://www.dropbox.com/s/ohc48uo2169zdi0/200214%20AlleJaren2012-2020%20THUISv1.arff?dl=0测试集：https://www.dropbox.com/s/5tkhbyevf6msvce/200214%20Testbestand%20ATP%20Rotterdam.arff?dl=0

大家好，

有人可以告诉我那些.arff文件在做什么错吗？输出显示问号而不是数字的原因是什么？

谢谢，

问候，

Cor

Answer 1

在您的测试集中，您没有赢家。因此，您只有获胜者的预测，但是“？”实际情况。

某些选项：1.只需分析训练集，但让Weka进行训练/测试拆分，即可获得准确性的度量。2.仅分析训练集，但让Weka进行10倍交叉验证。

这是我使用带有标准参数和10倍交叉验证的J48的结果：

Number of Leaves  :     1915

Size of the tree :  1992


Time taken to build model: 2.47 seconds

=== Stratified cross-validation ===
=== Summary ===

Correctly Classified Instances       14504               64.1543 %
Incorrectly Classified Instances      8104               35.8457 %
Kappa statistic                          0.2832
Mean absolute error                      0.444 
Root mean squared error                  0.477 
Relative absolute error                 88.7915 %
Root relative squared error             95.3947 %
Total Number of Instances            22608     

=== Detailed Accuracy By Class ===

                 TP Rate  FP Rate  Precision  Recall   F-Measure  MCC      ROC Area  PRC Area  Class
                 0.672    0.389    0.632      0.672    0.651      0.284    0.679     0.654     0
                 0.611    0.328    0.652      0.611    0.631      0.284    0.679     0.643     1
Weighted Avg.    0.642    0.358    0.642      0.642    0.641      0.284    0.679     0.649     

=== Confusion Matrix ===

    a    b   <-- classified as
 7572 3694 |    a = 0
 4410 6932 |    b = 1

我并不是说这是一个很好的模型；我只是以此为例。