Weka中的空混淆矩阵与测试数据

Question

我使用DECISION TREE（C4.5），RANDOM FOREST和NAIVE BAYES对虹膜数据进行分类。我正在使用从iris-train和iris-test下载的数据集。当我训练所有网络时，一切都很好，具有'分类器输出'，'详细准确与类'和'混淆矩阵'的正确结果。但是，当我在Weka-explorer-classify-test选项中选择iris-test数据并选择iris-test文件并在'more options'中选择'output prediction'作为'csv'并点击start时，我得到了结果如下图所示。 '分类器输出'正确显示分类样本，但是'详细的精确度与类'和'混淆矩阵'是所有值零。任何在我选择任何选项时出错的建议。谢谢。

Answer 1

混淆矩阵通过比较测试集中实例的实际类与分类器预测的类，显示训练分类器的执行情况。但是你提供的测试集没有类信息，所以没有什么可比的。这就是你看到

的原因

Total Number of Instances         0
Ignored Class Unknown Instances   120

在屏幕截图的输出中。

通常，您首先要使用交叉验证或具有类信息的测试集来评估分类器的性能。然后，您可以使用训练有素的分类器对未知数据进行分类，例如使用Re-evaluate model on current test set右键单击选项described in the help。