在命令行中導出Weka預測

Question

我能夠在GUI中成功導出分類錯誤，但無法在命令行中執行此操作。有什麼方法可以在命令行上完成這個任務嗎？

我正在使用Weka 3.6.x.在這裏，您可以右鍵單擊模型，選擇「可視化分類錯誤」並從那裏保存數據（包括預測）。我想在命令行上做同樣的事情。

我真的不在乎文件格式（arff或csv是好的），但它的重要性在於我得到每個測試數據的每個實例的錯誤值。

我以前在[這個問題]中問過這個問題。 （Weka Predictions to CSV）

Answer 1

您可以通過在每個分類中可用的以下選項得到的預測，概率等，在命令行：

-classifications "weka.classifiers.evaluation.output.prediction.AbstractOutput + options" 
     Uses the specified class for generating the classification output. 
     E.g.: weka.classifiers.evaluation.output.prediction.PlainText 
-p range 
     Outputs predictions for test instances (or the train instances if 
     no test instances provided and -no-cv is used), along with the 
     attributes in the specified range (and nothing else). 
     Use '-p 0' if no attributes are desired. 
     Deprecated: use "-classifications ..." instead. 
-distribution 
     Outputs the distribution instead of only the prediction 
     in conjunction with the '-p' option (only nominal classes). 
     Deprecated: use "-classifications ..." instead. 

例如，使用NaiveBayes在氣象數據集：

$ java weka.classifiers.bayes.NaiveBayes -t weather.nominal.arff -classifications weka.classifiers.evaluation.output.prediction.PlainText 

=== Predictions under cross-validation === 

inst#  actual predicted error prediction 
    1  2:no  1:yes + 0.926 
    2  1:yes  1:yes  0.825 
    1  2:no  1:yes + 0.636 
    2  1:yes  1:yes  0.808 
    1  2:no  2:no  0.718 
    2  1:yes  2:no + 0.656 
    1  2:no  1:yes + 0.579 
    2  1:yes  1:yes  0.541 
    1  2:no  1:yes + 0.515 
    1  1:yes  2:no + 0.632 
    1  1:yes  1:yes  0.84 
    1  1:yes  1:yes  0.554 
    1  1:yes  1:yes  0.757 
    1  1:yes  1:yes  0.778 

輸出是製表符分隔的。