weka - 如何打印错误分类的实例

Question

我的weka输出显示:

Correctly Classified Instances       32083               94.0244 %
Incorrectly Classified Instances      2039                5.9756 %

我希望能够打印出不正确的实例,以便我可以进行调整并理解为什么它们被错误分类.

我的打印方法如下.
我试图找到其预测类值不等于实际类值的实例,然后打印其属性.
但是当我这样做时,属性枚举不打印任何东西.

有没有人建议如何打印错误分类的实例？

非常感谢.

private void printSummary(Classifier base, Evaluation eval, Instances data) throws Exception
{
    // output evaluation
    System.out.println();
    System.out.println("=== Setup ===");
    System.out.println("Classifier: " + classifierName.getClass().getName() + " " + Utils.joinOptions(base.getOptions()));
    System.out.println("Dataset: " + data.relationName());
    System.out.println();

    // output predictions
    System.out.println("# - actual - predicted - error - distribution - token");
    for (int i = 0; i < data.numInstances(); i++) 
    {
        double pred = base.classifyInstance(data.instance(i));
        double actual = data.instance(i).classValue();
        double[] dist = base.distributionForInstance(data.instance(i));

        if (pred != actual)
        {
            System.out.print((i+1));
            System.out.print(" - ");
            System.out.print(data.instance(i).toString(data.classIndex()));
            System.out.print(" - ");
            System.out.print(data.classAttribute().value((int) pred));
            System.out.print(" - ");
            if (pred != data.instance(i).classValue())
                System.out.print("yes");
            else
                System.out.print("no");
            System.out.print(" - ");
            System.out.print(Utils.arrayToString(dist));
            System.out.print(" - ");
            data.instance(i).enumerateAttributes().toString();
            System.out.println();
        }
    }

    System.out.println(eval.toSummaryString());
    System.out.println(eval.toClassDetailsString());
    System.out.println(eval.toMatrixString());
}

Answer 1

我这样做：

1. 训练分类器。
2. 对于每个实例，我调用“classifier.explain”
3. 如果分类不正确，我会按不正确的概率存储它们（从最严重的错误到最不可信的错误）
4. 最有信心的错误让我知道应该向分类器添加哪些功能。