如何让Weka将较小的类分类为2：1类不平衡？

Question

如何让Weka对较小的分类进行分类？我有一个数据集，其中正分类是数据集的35％，负分类是数据集的65％。我希望Weka预测正分类，但在某些情况下，结果模型预测所有实例都是负分类。无论如何，它正在对负（较大）类进行分类。如何强制它对正（较小）分类进行分类？

Answer 1

一个简单的解决方案是将您的训练集调整为更加平衡（50％为正，50％为负），以鼓励对两种情况进行分类。我猜你的问题空间中你的案例更多是负面的，因此你需要找到一些方法来确保负面案例仍能很好地代表问题。

由于正面与负面的比例为1：2，您还可以尝试复制训练集中的正面情况，使其成为2：2，看看情况如何。

Answer 2

使用分层抽样（例如50％/ 50％样本的火车）或班级重量/班级先验。如果你告诉我们哪个特定的分类器，它会有很大帮助吗Weka似乎have at least 50。

第一类错误的处罚是否是第二类错误的处罚？ 这是接收器操作曲线（ROC）的特例。 如果处罚不相等，请尝试使用截止值和AUC。

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Answer 3

使用CostSensitiveClassifier，它在“meta”分类器下可用

您需要将“分类器”更改为J48和（！）更改成本矩阵 就像[（0,1），（2,0）]。这将告诉J48，正面实例的错误分类比负面实例的错误分类要贵两倍。当然，您可以根据业务价值调整成本矩阵。