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在我的 Java 应用程序中使用 Weka API 对数据进行分类后,我需要打印准确性、错误率、特异性和灵敏度。有什么方法可以帮助我提取这些百分比吗?谢谢
最佳答案
标准 Weka 输出已经列出了您要求的所有内容:
java -cp weka.jar <yourclassifier> -t input.arff -x 5 -i
=== Stratified cross-validation ===
Correctly Classified Instances 1648 72.4714 %
Incorrectly Classified Instances 626 27.5286 %
Kappa statistic 0.433
Mean absolute error 0.3858
Root mean squared error 0.4361
Relative absolute error 77.8927 %
Root relative squared error 87.6236 %
Total Number of Instances 2274
=== Detailed Accuracy By Class ===
TP Rate FP Rate Precision Recall F-Measure ROC Area Class
0.583 0.159 0.752 0.583 0.657 0.773 A
0.841 0.417 0.71 0.841 0.77 0.773 B
Weighted Avg. 0.725 0.3 0.729 0.725 0.719 0.773
=== Confusion Matrix ===
a b <-- classified as
599 428 | a = A
198 1049 | b = B
你想要的一切都在那里,还是我遗漏了什么?提取信息应该很容易,甚至应该在不使用正则表达式等的情况下完全可行。
提示:精确率==召回率
(一些command line options和formulas for Specificity and Sensitivity)
关于java - 使用 Weka 打印分类的准确率、错误率、特异性和灵敏度,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/22273732/
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