我有一个带有bool结果的arff表。
大多数行以“0”结尾（如95％）。但是“0”并没有让我感兴趣。我希望weka找到以“1”结尾的行。
但不幸的是，大多数算法一直只选择“0”。这对我没有任何帮助。
如何让weka只达到“1”？ （如果可能的话）？
答案 0 :(得分：1)
我认为你在描述古典阶级失衡问题。也就是说，几乎所有机器学习算法都旨在寻找最佳精度。在你的情况下，如果它每次分配0，它会产生95％的准确性，这是它能做的最好的。 （更多信息谷歌不平衡的类，或类不平衡）。然而，在这种情况下，少数群体的兴趣更大。
很少有快速解决方案： 上采样1级或下采样2级，或两者结合以获得用于训练的平衡数据集 - 您可以使用WEKA SpreadSubsample。您还可以查看SMOTE过滤器和MetaCost分类器。
如果您出于某种原因对准确性感兴趣，则必须在原始分布上测试分类器，因此请使用SpreadSubsample作为过滤分类器。但是您可能已经注意到，如果您对少数族裔感兴趣，准确性并不是模型性能的可靠指标。所以看看课堂回忆，ROC曲线和AUC。关于ROC的好文章在这里http://www.hpl.hp.com/techreports/2003/HPL-2003-4.pdf
祝你好运