Weka從命令行輸出混淆矩陣

Question

我已經使用Weka 3.7.9將一個隨機森林模型保存到一個文件中，並且現在我正在對其他（非常大的）集合進行評估（在某些大型機器上亞馬遜EC2）。我使用以下命令行：

> java -server -Xmx60000m -cp weka.jar weka.classifiers.Evaluation 
weka.classifiers.trees.RandomForest -T test.arff -l random-forest.model 
-i -no-cv 

但是，我唯一的輸出是這樣的：

=== Error on test data === 

Correctly Classified Instances  3252532    80.0686 % 
Incorrectly Classified Instances 809651    19.9314 % 
Kappa statistic       0.2884 
Mean absolute error      0.2539 
Root mean squared error     0.3608 
Coverage of cases (0.95 level)   98.7413 % 
Total Number of Instances   4062183 

而我在尋找除了這樣的事情：

=== Detailed Accuracy By Class === 

       TP Rate FP Rate Precision Recall F-Measure MCC  ROC Area PRC Area Class 
       0.804 0.295 0.731  0.804 0.766  0.512 0.826  0.803  buyer 
       0.705 0.196 0.783  0.705 0.742  0.512 0.826  0.798  non-buyer 
Weighted Avg. 0.755 0.245 0.757  0.755 0.754  0.512 0.826  0.801  

=== Confusion Matrix === 

    a  b <-- classified as 
61728 15004 |  a = buyer 
22662 54066 |  b = non-buyer 

請注意，即使我再次運行完整的訓練方法，如下所示：

> java -Xmx60000m -cp weka.jar weka.classifiers.Evaluation 
weka.classifiers.trees.RandomForest -t train.arff -T test.arff 
-I 10 -K 0 -S 1 -num-slots 8 -d random-forest.model -i -no-cv 

我仍然沒有顯示測試數據的混淆矩陣（僅適用於訓練數據）。

Answer 1

它適用於您省略-no-cv選項。