为什么weka无法正确预测我的测试集的值?
使用的命令:
weka -c 'weka.classifiers.functions.SMO -no-cv -t triggering.arff -d triggering.model'
weka -c 'weka.classifiers.functions.SMO -p 0 -T triggering-new.arff -l triggering.model'
题库数据:
@relation triggering
@attribute iota real
@attribute A{TRUE, FALSE}
@attribute B{TRUE, FALSE}
@attribute C{TRUE, FALSE}
@data
10, FALSE, FALSE, FALSE
20, FALSE, FALSE, FALSE
30, FALSE, TRUE, FALSE
40, FALSE, FALSE, TRUE
50, TRUE, FALSE, FALSE
测试数据:
@relation triggering-new
@attribute iota real
@attribute A{TRUE, FALSE}
@attribute B{TRUE, FALSE}
@attribute C{TRUE, FALSE}
@data
10, ?, ?, ?
20, ?, ?, ?
30, ?, ?, ?
预测:
=== Predictions on test data ===
inst# actual predicted error prediction
1 1:? 2:FALSE 1
2 1:? 2:FALSE 1
3 1:? 2:FALSE 1
答案 0 :(得分:0)
我认为你的意思是测试集不是训练集,因为这是你在这里提供的输出。测试集数据没有属性值。如果您试图预测A给定B和C的值,则必须在测试数据集中提供B和C.
答案 1 :(得分:0)
您必须在测试集中拥有实例(填充每个属性的前三个实例的值),并且只保留该类为空。
此致 莱昂纳多