Weka - 给出极化/有偏结果的二元分类

Posted 2023-03-12

【中文标题】Weka - 给出极化/有偏结果的二元分类

【英文标题】：Weka - binary classification giving polarized/biased results

【发布时间】：2013-03-06 23:08:01

【问题描述】：

首先让我说，我是 WEKA 新手。

我正在将 WEKA 用于二进制分类问题，其中某些指标被用于获得实例的是/否答案。

为了举例说明这个问题，这是我使用 BayesNet 得到的一组包含 288 个实例、190 个“是”和 98 个“否”值的混淆矩阵：

  a   b   <-- classified as
190   0 |   a = yes
 98   0 |   b = no

这种绝对分离也适用于其他一些分类器，但并非所有分类器都适用。也就是说，即使分类器的值没有极化到这样的程度，它们确实对主要类别有明确的偏见。例如，下面是 RandomForest 的结果：

  a   b   <-- classified as
164  34 |   a = yes
 62  28 |   b = no

我很确定我遗漏了一些非常明显的东西。

【问题讨论】：

那么你的问题是什么？主要类别几乎是另一个类别的两倍大，所以是的，所有分类器都会（并且应该）对它有偏见。

那么结果是否表明主要类正态的总偏差？例如，使用 BayesNet，我总是得到这个完全片面的结果，Kappa 统计值为 0。无论我使用什么数据集或指标。这应该如何工作？ RandomForest 的结果是可以接受的，我承认，但 BayesNet 难倒我。

如果没有完整的数据，很难说发生了什么。这些特征可能无法实现良好的分离（至少就 BayesNet 而言）。我想简短的回答是不要将 BayesNet 用于这个特定的任务:)

这就是我要走的路——在这个领域有一个先例，将 NaiveBayes 和 BayesNet 等分类器用于 similar 最终目的，尽管我采用了一种基本不同的方法在这里，这很可能意味着使用这些分类器不是可行的方法。

如果你想减少偏差，你可以调整误差权重（例如通过 CostSensitiveClassifier）来补偿不均匀的类分布。

【参考方案1】：

最初，我认为 BayesNet 是问题所在。但现在我认为这是你的数据。

正如 cmets 中已经指出的那样，我认为问题出在不平衡的类上。大多数分类器都针对准确性进行了优化，在您的情况下，BayesNet 的 (190 + 0) / 288 = 0.66 和 RandomForest 的 (164 + 28) / 288 = 0.67。

如您所见，差异并不大，但 RandomForest 找到的解决方案稍微好一些。它看起来“更好”，因为它没有将所有东西放在同一个类中，但我真的怀疑它是否具有统计意义。

就像 Lars Kotthoff 提到的，很难说。我还猜想这些功能还不足以实现更好的分离。

除了尝试其他分类器之外，您还应该重新考虑您的绩效衡量标准。 准确度只有在每个类的实例数量大致相同时才有效。在其他情况下，MCC 或 AUC 是不错的选择（但由于实现不兼容，AUC 无法与 WEKA 中的 LibSVM 一起使用）。

对于 BayesNet，您的示例的 MCC 为 0，并且

  ((164*28) - (62*34)) / sqrt((164+62)*(34+28)*(164+34)*(62+28))
= (4592 - 2108) / sqrt(226 * 62 * 198 * 90)
= 2484 / sqrt(249693840)
= 0,15719823927071640929

对于随机森林。所以 RandomForest 显示出稍微好一点的结果，但并没有那么好。

如果不查看您的数据很难判断，但它们可能无法很好地分离。

【讨论】：

我所从事的领域通常认为 70% 的准确率值相当不错。不过，无论如何，我也开始认为这些措施并不像人们想要的那样准确。另外，我认为你计算 MCC 的分母应该是 sqrt(249693840) 而不是 249693840。如果是这样，MCC 大约为 0.157。不是很好，很明显，但比 0.00001 更令人沮丧，我想 ;)

只是为了澄清一下——如果我暂时忘记了准确性（或缺乏准确性），那么我犯的不会导致分类器给出这样的结果的愚蠢错误，对吧？低准确度是我可以研究的，但我希望我不会犯一些导致异常分类器行为的基本错误。

@ShredOn 好吧，没有什么会立即出现在我的脑海中，但出现错误并非不可能。您能否在问题中包含产生结果的（希望是简短的）源代码？

我可以大致告诉你我在做什么。我正在解析一个具有各种段的文本文件，并查找特定的单词模式是否出现在给定的段中，并基于此将该段标记为是/否。对同一文本文件的单独处理会产生一个图形，该图形包含作为基于其他一些标准互连的节点的段。我正在创建一个 .arff 文件，其中包含每个节点（即段）的图形指标以及该段是/否，然后使用图形指标进行分类。

@ShredOn 呼，这有点复杂。但是复杂性会导致错误，所以我只能告诉你再次检查算法，你可以使用它来创建你的特征。