Weka中的混淆矩阵答案

【问题标题】：Confusion matrix in WekaWeka中的混淆矩阵
【发布时间】：2021-08-24 16:14:21
【问题描述】：

我想计算混淆矩阵、f1 分数、roc 等。但 Weka 输出显示了这一点。如何获取混淆矩阵、f1分数、roc等？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

首先，您的数据集似乎有一个数字类属性。 Correlation coefficient 是为回归模型生成的统计数据。混淆矩阵（您想要的）仅为分类模型计算。

其次，您使用ZeroR 作为分类器，这不是一个非常有用的分类器（仅用于确定基线）。 ZeroR 要么预测平均类值（数字类属性），要么预测多数类（名义类属性）。

解决方案：

确保您为您的班级使用了正确的属性。假设您使用的是 Weka Explorer，请检查 Classify 面板上的组合框是否选择了正确的属性。在命令行中，使用-c标志指定类属性的索引（基于1的索引，first和last也可以使用）。
如果您从 CSV 文件导入数据并且类属性列仅包含数值，那么 Weka 会将其保留为数字（它不知道该列代表名义属性）。在这种情况下，请确保将您的类属性转换为名义属性，例如，使用Preprocess 面板中的NumericToNominal 过滤器。
选择不同的分类器，例如 RandomForest 或 J48，它们往往会仅使用默认参数生成合理的模型。

【讨论】：