java - weka 中模型的奇怪结果

Question

我正在使用 Weka Gui - Explorer 和我想根据{男性，女性}类对我的数据进行分类。我使用 MultiBoostAB 分类器和 REPTree 分类器作为基础。我正在尝试使用训练集(557 个实例)评估分类器的准确性

然后是一个包含大约 300 个属性的测试集(200 个实例)。准确率为 83.5% - 167 个正确分类的实例满分 200，kappa 统计值为 0.67。我保存了这个模型并用它来预测

其他未知数据的标签(男性或女性)获得几乎相同的良好结果。然后我将训练集的大小增加到 1000 个实例，看看是否我可以提高分类器的准确率。我得到以下结果:

• 运行 360 个实例的测试集 --> 正确分类的实例百分比为 87.0423，kappa 统计数据为 0,7335
• 运行 200 个实例的测试集 --> 59% 正确分类的实例和 kappa 统计数据 0,18

(它预测我的大部分数据为女性)为什么当我增加训练集的大小时我的模型会变得更糟？

Answer 1

好吧，如果没有实际查看和分析你的训练数据，这真的很难说。

我的第一个猜测是，您添加到训练集中的额外 443 个实例非常不同，因此分类器学习完全不同的模型。

如果仅在这 443 个实例上训练模型会发生什么？如果您的测试集的准确性更差，您就知道您的训练数据可能不是最好的泛化数据。