如何阅读WEKA中的分类器混淆矩阵

Question

抱歉，我是WEKA的新手，只是在学习。

在我的决策树（J48）分类器输出中，存在一个混淆矩阵：

a    b   <----- classified as
130  8     a = functional
15   150   b = non-functional

• 我如何阅读此矩阵？ ＆amp;和＆amp; B'
• 另外，有人可以向我解释一下域名是什么吗？

Answer 1

您是否阅读过wikipedia page on confusion matrices？矩阵周围的文本在它们的示例中排列的方式略有不同（左侧的行标签而不是右侧的行标签），但您只是阅读它。

该行表示真正的类，该列表示分类器输出。然后，每个条目都会给出<row>的实例数，这些实例被归类为<column>。在你的例子中，15个B（被错误地）归类为As，150个B被正确归类为B等等。

因此，所有正确的分类都在左上角到右下角。该对角线上的所有内容都是某种不正确的分类。

编辑：维基百科页面已经切换了行和列。有时候是这样的。在研究混淆矩阵时，请务必检查标签，看它是行中的真实类，列中的预测类还是相反的方式。

Answer 2

我这样说：

混淆矩阵是Weka报告这个J48模型在正确的方面有多好，以及它出了什么问题。

在您的数据中，目标变量是“功能性”或“非功能性”;矩阵的右侧告诉您“a”列是有效的，“b”是无效的。

这些列告诉您模型如何对样本进行分类 - 这是模型预测的内容：

• 第一列包含模型认为是“a”的所有样本 - 其中145个，总计
• 第二列包含模型认为为“b”的所有样本 - 其中158个

另一方面，行代表现实：

• 第一行包含所有真正属于“a”的样本 - 其中138个，总计
• 第二行包含所有真正为“b”的样本 - 其中165个

了解列和行，您可以深入了解详细信息：

• 左上角，130，是你的模特认为是“a”的东西 “a”＆lt; - 这些都是正确的
• 左下角，15，你的模型认为是“a”但是哪个 真的是“b”＆lt; - 一种错误
• 右上角，8，你的模型认为是“b”但是哪个 真的是“一个”＆lt; - 另一种错误
• 右下角，150是您的模型认为是“b”的东西 真的是“b”

矩阵的左上角和右下角显示模型正确的东西。

矩阵的左下角和右上角显示模型混淆的位置。