如何解讀Weka輸出的數據？

Question

我已附加auto_price.arff here

要求：

• 分區合適
• 構建（多層前饋） 神經網絡模型預測汽車的價格的數據集。
• 提交報告 記錄您的發現，以及包含您的工作 （例如Weka，報告等）的磁盤。

將您的分析限制爲只有一個隱藏層和兩個隱藏層的模型。 評論你的發現和模型的性能。

我試過但我必須回答這個問題，我真的不知道如何預測價值或如何解讀Weka輸出的數據？

=== Cross-validation === 
=== Summary === 

Correlation coefficient     0.8937 
Mean absolute error     1755.407 
Root mean squared error    2633.987 
Relative absolute error     38.0947 % 
Root relative squared error    44.646 % 
Total Number of Instances    159  

Answer 1

的輸出是通過交叉驗證自動評價的結果。

當然，這不是一個預測，因爲它尚未應用於新數據。但是你並沒有被要求執行預測。