すべてのルールの誤った分類 (ツリーを参照) の合計は 2097 (895+700+428+74 から) です。しかし、混同行列は 2121 です (これは 1999+122 からのものです)。誰かが不一致を説明できますか？数値が違うのはどうして？
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分類器のモデル記述の Weka 出力には 2 つのセクションが含まれています
- トレーニング データのエラー
- 層別交差検証
最初の 1 つは、トレーニング データ自体でトレーニングされた分類子を評価するだけですが、2 番目のクラスは、各クラスのインスタンスを各フォールドに均等に分散する交差検証を行います。したがって、層化された交差検証は、単純な交差検証と比較して、分類器のパフォーマンスのより良い画像を生成するはずです。
ここに層別交差検証の混同行列を投稿したと思います。したがって、ツリーに表示される誤分類されたインスタンスの数(トレーニングデータの評価からのものである必要があります)が異なります。
ディシジョン ツリーの出力は、リンクhttps://weka.wikispaces.com/Primer#classifiersで非常にうまく説明されています。また、ツリーに示されている誤分類の例は、層別交差検証セクションの混同行列から見られる例とは異なります。
希望、私は正しいです。
于 2016-08-30T12:06:23.283 に答える