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machine-learning - 更改成本矩阵对 weka 结果没有影响

转载 作者:行者123 更新时间:2023-11-30 08:55:09 25 4
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预先感谢您的帮助。

我正在尝试在包含大约 10000 个样本的数据集上训练二元分类器。该数据集不平衡,两类之间的比例约为 1:9。我想增加较低发生类别的错误分类成本,但无论我使用什么方法,也无论我使用什么成本矩阵,我都会得到相同的结果(基本上是 ZeroR 模型的输出)。我希望在使用逻辑回归时至少会看到不同成本矩阵的一些差异,但事实并非如此。我正在使用 weka 3-7-11。我注意到只有 libLinear (不是股票分类器)给出的预测与 ZeroR 显着不同。我没有注意到 libSVM 的这一点。这对我来说似乎很奇怪。可能发生什么情况?

最佳答案

我能够弄清楚发生了什么事。 @FilipMalczak 部分正确。您无法使用“更多选项”按钮下的成本矩阵工具;它不起作用。相反,您必须选择 meta/CostSensitiveClassify 作为您的分类器,然后在选项中(通过单击分类器的名称到达;请注意,不在下拉菜单中)分配您想要的成本矩阵和实际分类器。 p>

关于machine-learning - 更改成本矩阵对 weka 结果没有影响,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/31755958/

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