使用 Weka 进行错误的类预测

Posted 2023-03-12

【中文标题】使用 Weka 进行错误的类预测

【英文标题】：Incorrect class prediction using Weka

【发布时间】：2017-12-07 20:02:30

【问题描述】：

我正在使用 WEKA API weka-stable-3.8.1。 我一直在尝试使用J48 决策树（weka 的 C4.5 实现）。 我的数据有大约 22 个特征和一个具有 2 个可能值的标称类：yes 或 no。 使用以下代码进行评估时：

Classifier model = (Classifier) weka.core.SerializationHelper.read(trainedModelDestination);
Evaluation evaluation = new Evaluation(trainingInstances);
evaluation.evaluateModel(model, testingInstances);
System.out.println("Number of correct predictions : "+evaluation.correct());

我得到所有预测正确。 但是，当我使用以下方法单独尝试这些测试用例时：

for(Instance i : testingInstances)
    double predictedClassLabel = model.classifyInstance(i);
    System.out.println("predictedClassLabel : "+predictedClassLabel);

我总是得到相同的输出，即 0.0。

为什么会这样？

【问题讨论】：

那是预测的类标签 0，也许你的测试实例只包含类标签 0，因此一切都是正确的。

不，我尝试了不同的测试用例，结果已知。还尝试了训练集中的实例。

可能是您的测试实例与训练实例完全不同。您是否尝试过在您的训练集上评估您的模型？

使用训练集进行评估可以达到 100% 的准确率。

在这种情况下，您的模型训练了您的数据集。请问你们的训练和测试数据有多大？

【参考方案1】：

如果提供的 sn-p 确实来自您的代码，您似乎总是对第一个测试实例进行分类：“testingInstances.firstInstance()”。

相反，您可能希望创建一个循环来对每个测试实例进行分类。

for(Instance i : testingInstances)
    double predictedClassLabel = model.classifyInstance(i);
    System.out.println("predictedClassLabel : "+predictedClassLabel);

【讨论】：

即使在遍历所有测试用例之后，所有结果的输出都是 0.0。问题是无论测试用例是什么：o/p 总是 0.0.

修改问题以获得更好的解释。

【参考方案2】：

应该更新得更快。 这是我解决此问题的方法：

在training 阶段，模型从您的训练集中学习。在从这个集合中学习时，它也遇到了categorical/nominal 特征。

大多数算法都需要数值才能工作。为了解决这个问题，算法将变量映射到特定的数值。 longer explanation here

由于算法在训练阶段已经学会了这一点，Instances 对象保存了这些信息。在testing 阶段，您必须使用在training 阶段创建的相同Instances 对象。否则，测试分类器不会正确地将您的标称值映射到它们的预期值。

注意：

这种编码在Non-tree based models 中提供biased 训练结果，在这种情况下应该使用One-Hot-Encoding 之类的东西。