对weka 度量分类模型优劣指标的说明

李向东 2012-11-27 18:30

示例如下： === Detailed Accuracy By Class === TP Rate FP Rate Precision Recall F-Measure ROC Area Class 0.93 0.002 0.989 0.93 0.959 0.997 体 ...

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利用11月21日的方法，对韩新超发来的新浪新闻进行分类的结果

李向东 2012-11-27 16:46

Number of instances: 700 Number of attributes: 5236 === Detailed Accuracy By Class === TP Rate FP Rate Precision Recall F-Measure ROC Area Class 0.93 0.002 0.989 0.93 ...

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采用新的策略，分类的各项指标明显提升

李向东 2012-11-21 19:22

下面是交叉验证的结果： === Detailed Accuracy By Class === TP Rate FP Rate Precision Recall F-Measure ROC Area Class 0.99 0.002 0.98 0.99 ...

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WEKA的分类模型文件model中包含哪些内容

李向东 2012-6-1 14:06

在 weka 中可以使用分类器对训练集训练得到分类模型，并存入 model 文件： Instances data=… //from somewhere // train NaiveBayes and output model NaiveBayes classifier = new NaiveBayes(); classifier.buildClassifier(data); ...

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使用DataSource和DataSink

李向东 2012-5-24 09:19

weka中有许多实现数据格式转换的工具，都包含在weka.core.converters包中。 其中的DataSource和DataSink最值一提。 原来我们这样写： BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader(trainsetfile)); ArffReader arff = new ...

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使用独立测试集对分类模型进行评估

李向东 2012-5-23 15:09

这两天还是纠结于分类模型的准确率。因为对从网上随机摘录的文本进行分类时，结果总是不甚理想，不像使用cross-validation得到的结果那么好。 于是决定使用独立测试集（含1402个实例）进行评估。训练集实例9804个，特征9302个，没有使用特征选择。准确率大约78%，其中“历史”和“艺术”有点分不清。结果如下 ...

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weka中使用TFIDF进行特征选择

热度 1 李向东 2012-5-21 17:53

我首先对训练集进行了中文分词处理，在不做特征选择的情况下，只进行向量化处理： weka.filters.unsupervised.attribute.StringToWordVector in:9804 Number of instances: 9804 Number of attributes: 9302 产生的arff文件大约30M. 使用TFIDF进行特征选择，仍然使用这个训练集，代码很简单：   ...

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SMO分类器的训练模型评估结果

李向东 2012-5-17 09:37

昨晚又用SMO重新对上次的训练集做了训练，效果有所改观，结果如下： Number of instances in the arff file: 9804 Number of attributes: 9302 weka.filters.unsupervised.attribute.ReplaceMissingValues in:9804 weka.filters.unsupervised.attribute.Normalize in:9804 weka.filters.unsupervised.attribute.Replace ...

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