使用 WEKA GUI 的旋转森林分类器——我如何识别错误分类的实例答案

【问题标题】：Rotation Forest Classifier using WEKA GUI-how do I identify incorrectly classified instances使用 WEKA GUI 的旋转森林分类器——我如何识别错误分类的实例
【发布时间】：2016-05-31 10:20:15
【问题描述】：

我正在使用 WEKA GUI 使用默认的 WEKA 设置进行分类。我收到了一定数量的错误分类实例。如何识别错误分类的实例。我尝试添加一个额外的字符串 id ，但是这个额外的属性也被分类器用作一个特征，因此它会影响分类效率。我不确定如何在不影响分类准确性的情况下识别错误分类的实例。

【问题讨论】：

更多细节在这里会有所帮助
可能是我的问题不清楚。请忽略“附加字符串 id”部分。我有一些数据输入 WEKA GUI 进行分类。我能够通过正确分类实例的数量和错误分类实例的数量获得通常的结果。如何识别未正确分类的实例。标准的 WEKA 输出没有告诉我哪些实例被错误分类。我正在使用带有 J48 的旋转森林进行分类 - 全部通过 WEKA GUI。

标签： instance classification weka

【解决方案1】：

在“分类选项卡”下的 Weka GUI 中，在“测试选项”列中，有一个“更多选项...”按钮。按下该按钮后，会出现一个新窗口，其中包含一个“输出预测”选项。这将打印每个测试实例的预测，并允许您识别错误分类的实例。

【讨论】：

我做到了。我可以看到预测值和实际值。它仍然没有显示被错误分类的实例（id）。