Weka 如何使用 J48 计算精度？

Question

我是数据挖掘和 Weka 的新手。我使用 GUI 在 Weka 中使用J48构建了一个分类器。当 Weka 完成运行时，它说：

Correctly Classified Instances 1035   -  68.543 %

Incorrectly Classified Instances 475  -  31.457 %

从我自己的代码（使用 IKVM.NET 的 C#）运行时，我使用相同的未标记数据集重新评估我的模型，将预测类的结果保存到 ARFF 文件中，并计算我从 1500 条记录中获得的结果。

大约 1300 条记录被正确分类，200 条没有被正确分类，这使（我认为）精确度为 86%。

这样对吗？为什么结果会不同呢？

Answer 1

我认为您混淆的“准确度”和“精确度”，它们不是一回事。

• 准确率是所有实例正确分类的实例的百分比
• 精度是那些被分类为正的实例的正确分类实例的百分比

在公式中：

• 准确度 = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN) = #correct / #all_instances

• 精度 = TP / (TP + FP) = #correct_positive / #classified_as_positive

如果您在这两种情况下都表示准确度（1300/1500 的准确度约为 86%），则无法在没有看到您的代码和 GUI 日志的情况下判断发生了什么，这可能太多了这里。

最可能的解释是您的代码执行的操作与您在 GUI 中执行的操作不同。也许不同的随机化、不同的分割、不同的学习参数等等。