如何解决Weka 3.8 - 决策树 J48 似乎有正确的树来预测数据但在测试中失败
决策树 J48 生成的树结构如下。
J48 修剪过的树
petalwidth <= 0.6: Iris-setosa (50.0)
petalwidth > 0.6
| petalwidth <= 1.7
| | petallength <= 4.9: Iris-versicolor (48.0/1.0)
| | petallength > 4.9
| | | petalwidth <= 1.5: Iris-virginica (3.0)
| | | petalwidth > 1.5: Iris-versicolor (3.0/1.0)
| petalwidth > 1.7: Iris-virginica (46.0/1.0)
但它未能对以下数据进行分类。有谁知道可能会出什么问题?
Plot : weka.classifiers.trees.J48 (iris)
Instance: 98
sepallength : 5.0
sepalwidth : 3.5
petallength : 1.6
petalwidth : 0.6
prediction margin : -1.0
predicted class : Iris-versicolor
class : Iris-setosa
解决方法
正如@fracpete 所评论的,我正在使用交叉验证。 Weka 在分类器输出中显示的是经历完整训练集的分类器模型,而不是预测模型。
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