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stanford-nlp 分類器の使い方を学んでいます。その wiki ページが言ったように、アイリスのような数値データを分類するためのモデルを構築するために使用できます: http://www-nlp.stanford.edu/wiki/Software/Classifier#Iris_data_set

しかし、出力を解釈する際に、それらのいくつかは困難です。入力属性 (1 値、2 値、3 値、4 値) 用の 4 つの列と、出力ラベル (Iris-setosa、Iris- versicolor、Iris-virginica）。しかし、ここでのクラスとは何ですか? 出力列全体ですか？

この分類器を作成しました: 次の重みを持つ線形分類器

        Iris-setosa Iris-versicolor Iris-virginica
3値 -2.27 0.03 2.26          
クラス 0.34 0.65 -1.01          
4値 -1.07 -0.91 1.99          
2値 1.60 -0.13 -1.43          
1-値 0.69 0.42 -1.23          
合計: -0.72 0.05 0.57          
確率: 0.15 0.32 0.54
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CLASS は、単純な線形回帰における切片項のようなものです。異なるクラスの相対頻度を表します。これは、すべてのインスタンスの機能です。

于 2012-08-21T21:45:58.360 に答える