Weka 中带有测试数据的空混淆矩阵

【问题标题】：Empty confusion matrix in Weka with test dataWeka 中带有测试数据的空混淆矩阵
【发布时间】：2018-02-04 05:45:14
【问题描述】：

我正在使用决策树 (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，“分类器输出”、“类的详细精度”和“混淆矩阵”的结果都很好。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“更多选项”中选择“输出预测”作为“csv”并单击开始时，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，“类的详细精度”和“混淆矩阵”的所有值为零。任何我在选择任何选项时出错的建议。谢谢。

【问题讨论】：

标签： weka

【解决方案1】：

混淆矩阵通过将测试集中实例的实际类别与分类器预测的类别进行比较，向您展示经过训练的分类器的性能。但是你提供了一个没有类信息的测试集，所以没有什么可比较的。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，您首先会使用交叉验证或包含类信息的测试集来评估分类器的性能。然后可以使用训练好的分类器对未知数据进行分类，例如使用Re-evaluate model on current test set右键选项为described in the help。

【讨论】：

感谢@nekomatic 的回答。您的解释已经解决了我的问题，所以我希望为这个问题声明“已解决”。