WEKA：如何從classifyInstance獲得分數？

我使用FilteredClassifier.classifyInstance（）來分類weka中的實例。WEKA：如何從classifyInstance獲得分數？

我有2個班（真和假），我有很多積極的東西，所以我實際上需要知道每個子班的分數才能獲得最好的積極。

你知道我怎麼能從我的weka分類器中獲得分數嗎？

感謝

更新：我也嘗試過使用distributionForInstance，但對於每個實例我總是用[1.0,0.0]數組。

我實際上需要比較幾個實例，看哪一個是最可靠的，哪一個有更多的更改已被正確分類。

2011-04-06 user680406

distributionForInstance（Instance anInstance）是您需要的方法。它給你一個雙數組，顯示你的每個類的信心。我正在使用weka 3.6。它對我來說很好。如果你總是得到相同的值，那麼你的分類器訓練不好，而且根本沒有區別性。那麼你應該總是得到相同的預測。你是否平衡了你的訓練集？

來源

2011-05-04 14:56:52 Kerstin

您已經在數據上運行的分類後，你可以想像在測試中的「結果列表」中右擊該數據還有很多其他funcitons這個右鍵菜單，讓你獲得從分數上weka分類器。

來源

2011-04-11 00:09:20 Tom

我正在使用Java API而不是GUI。這是我使用FilteredClassifier.classifyInstance（）的方法 – user680406 2011-04-11 07:20:24

distributionForInstance（Instance anInstance）似乎是正確的。

也許它不適合你，因爲分類器不知道你會需要信心值？例如，對於Weka Java上的LibSVM，您需要將setProbabilityEstimates設置爲true，以使用分數。

來源

2013-05-17 22:45:48 chet

假設您的模型已經過訓練。

然後，您可以使用distributionForInstance進行預測。此命令產生包括兩個項目（因爲有兩個班在你的數據集：true和false）數組

double[] distributions = model.distributionForInstance(new_instance);

之後，在分佈陣列的最大項目的索引將分類結果。

假設分佈= {0.9638458988630731,0.03615410113692686}。在這種情況下，您的新實例將被分類爲class_0，因爲第一個項目大於分發數組中的第二個項目。

您也可以通過classifyInstance命令獲取此索引。

double classifiedIndex = model.classifyInstance(new_instance);

classifiedIndex值將是0的分佈= {0.9638458988630731，0.03615410113692686}。

最後，您可以將類名稱設爲true或false，而不是類索引。

new_instance.setClassValue(classifiedIndex); //firstly, assigned classified index to new_instance. 
String classifiedText = new_instance.stringValue(new_instance.numAttributes());

該代碼塊產生假。

您可能會檢查此GitHub project迴歸和分類。

來源

2017-08-08 10:59:07 johncasey

WEKA：如何從classifyInstance獲得分數？

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