WEKA分类在精度、FMEASURE和MCC方面没有给出任何结果 [英] Classification Using Weka did not give any result for precision , Fmeasure and MCC

问题描述

我有一个数据集。该数据集具有一些类别值和一些离散值。我的数据集是不平衡的数据集。使用Weka提供的Resample过滤器将数据集分为60%的训练数据和40%的测试数据。为了使数据集平衡，我使用了SMOTE技术。之后，我使用随机森林对数据集进行分类。

结果为

现在我不明白结果中?是什么意思？其次，为什么假阳性和真阳性没有价值？这是否意味着即使在应用SMOTE之后，数据集仍然偏向No类？

注意：我只对测试数据中的训练数据应用了SMOTE。

如果有人澄清我的疑虑会很有帮助。

推荐答案

WEKA邮件列表before(2019-07-26，如何解释模型性能中的标签)。以下是Eibe的回答：

表示无法计算统计数据。例如，无法计算类"High"的精度，因为分类器没有为该类分配任何实例。这意味着精度计算中的分母为零。

这篇关于WEKA分类在精度、FMEASURE和MCC方面没有给出任何结果的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！