# 4.5 分類器輸出文本
Classifier output 區域的文本有一個滾動條以便瀏覽結果。按住 Alt 和 Shift 鍵,在這個區域點擊鼠標左鍵,會出現一個對話框,讓你用各種格式(目前可用 JPEG 和 EPS) 保存輸出的結果。當然,可以通過放大 Explorer 窗口來獲得更大的顯示區域。輸出結果 可分為幾個部分:
1\. Run information. 給出了學習算法各選項的一個列表。包括了學習過程中涉及 到的關系名稱,屬性,實例和測試模式。
2\. Classifier model (full training set). 用文本表示的基于整個訓練集的分類模 型。
所選測試模式的結果可以分解為以下幾個部分:
3\. Summary. 一列統計量,描述了在指定測試模式下,分類器預測 class 屬性的準 確程度。
4\. Detailed Accuracy By Class. 更詳細地給出了關于每一類的預測準確度的描 述。
5\. Confusion Matrix. 給出了預測結果中每個類的實例數。其中矩陣的行是實際的 類,矩陣的列是預測得到的類,矩陣元素就是相應測試樣本的個數。
- 1 啟動 WEKA
- 2 WEKA Explorer
- 2.1 標簽頁
- 2.2 狀態欄
- 2.3 Log 按鈕
- 2.4 WEKA 狀態圖標
- 3 預處理
- 3.1 載入數據
- 3.2 當前關系
- 3.3 處理屬性
- 3.4 使用篩選器
- 4 分類
- 4.1 選擇分類器
- 4.2 測試選項
- 4.3 Class 屬性
- 4.4 訓練分類器
- 4.5 分類器輸出文本
- 4.6 結果列表
- 5 聚類
- 5.1 選擇聚類器(Clusterer)
- 5.2 聚類模式
- 5.3 忽略屬性
- 5.4 學習聚類
- 6 關聯規則
- 6.1 設定
- 6.2 學習關聯規則
- 7 屬性選擇
- 7.1 搜索與評估
- 7.2 選項
- 7.3 執行選擇
- 8 可視化
- 8.1 散點圖矩陣
- 8.2 選擇單獨的二維散點圖
- 8.3 選擇實例
- 參考文獻