Weka中仅输出问号

Question

我正在尝试使用 Weka 中的训练集和随机森林算法对测试集进行预测。我的问题是“按类别划分的详细准确度”输出仅显示问号（见附图）。此外，它似乎无法识别实例数，因为它说实例总数为 0。

一些附加信息：训练和测试 .arff 文件中所有属性的数量和名称匹配。我还尝试使用 Weka 中的交叉验证选项仅运行训练数据集，没有任何问题。仅当我使用 Weka 分类选项卡中的“提供的测试集”选项针对测试集运行训练集时，才会出现此问题。我是 Weka 的新手，非常感谢您的建议！

Weka issue photo

Answer 1

好的，试试这个。

1. 使用 Weka 附带的 iris.arff 数据集制作iris 没有 setosa.arff 的数据集（即使用文本编辑器去掉 setosa 行）。您这样做只是为了轻松获得不同的测试文件。
2. 在 Explorer Preprocess 中打开 iris.arff。
3. 移至“分类”选项卡并运行模型，例如 J48。您将从该模型中获得指标。
4. 现在，点击提供的测试集，并告诉它iris without setosa.arff是测试集。
5. 如果您还需要单个预测，请点击更多选项，然后在输出预测下将 Null 更改为 CSV（这会将预测以 CSV 格式保存，您可以将其复制到 Excel）。
6. 点击开始，它将使用内存中的最后一个模型对该测试集进行预测，您将获得合适的混淆矩阵。

=

== Confusion Matrix ===

  a  b  c   <-- classified as
  0  0  0 |  a = Iris-setosa
  0 49  1 |  b = Iris-versicolor
  0  2 48 |  c = Iris-virginica

这个例子可以帮助你了解你需要做什么才能得到你想要的结果。