为什么weka无法正确预测我的测试集的值?

时间:2012-12-03 22:33:36

标签: machine-learning weka svm

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

2 个答案:

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