weka - 方法不会在weka中给出混淆矩阵

Question

我想在weka中做分类。我正在使用一些方法(随机树、随机森林、决策表、随机子空间...)，但它们给出的结果如下。

=== Cross-validation ===
=== Summary ===

Correlation coefficient                  0.1678
Mean absolute error                      0.4832
Root mean squared error                  0.4931
Relative absolute error                 96.6501 %
Root relative squared error             98.6323 %
Total Number of Instances           100000 

但是我想要结果作为准确度和混淆矩阵。我怎样才能得到这样的结果？

注意:当我使用小数据集时，它会以混淆矩阵的形式给出结果。是否与数据集的大小有关？

Answer 1

Weka 中训练/测试的输出取决于您尝试预测的属性类型。如果您的属性是名义属性，您将获得混淆矩阵和准确度值。如果您的属性是数字，您将获得相关系数。

在您提到的小型和大型数据集中，您预测的属性类型是什么？