Weka отображает странные результаты для классификации - вопросительные знаки "?"

Question

Я пытаюсь использовать алгоритм ZeroR в Weka, чтобы обеспечить базовую производительность для моей проблемы классификации. Тем не менее, Weka отображает странные результаты для точности и F-меры, она показывает знак вопроса «?» вместо любого числа. Кто-нибудь знает, как я могу это исправить?

=== Classifier model (full training set) ===

ZeroR predicts class value: label 1

Time taken to build model: 0 seconds

=== Stratified cross-validation ===
=== Summary ===

Correctly Classified Instances         431               53.607  %
Incorrectly Classified Instances       373               46.393  %
Kappa statistic                          0     
Mean absolute error                      0.4974
Root mean squared error                  0.4987
Relative absolute error                100      %
Root relative squared error            100      %
Total Number of Instances              804     

=== Detailed Accuracy By Class ===

                 TP Rate  FP Rate  Precision  Recall   F-Measure  MCC      ROC Area  PRC Area  Class
                 0.000    0.000    ?          0.000    ?          ?        0.488     0.457     label 0
                 1.000    1.000    0.536      1.000    0.698      ?        0.488     0.530     label 1
Weighted Avg.    0.536    0.536    ?          0.536    ?          ?        0.488     0.496     

=== Confusion Matrix ===

   a   b   <-- classified as
   0 373 |   a = label 0
   0 431 |   b = label 1

Answer 1

Это не так. Обратите внимание, что у вас нет случаев, классифицированных как «a», поэтому точность (и т. Д.) Не может быть определена для «a». Очевидно, что Weka распространяет неисчислимые значения (как в Excel), поэтому общая точность тоже не рассчитывается.

Ваша настоящая проблема здесь в том, что у вас есть модель, которая классифицирует все как «b», что вряд ли будет полезным. Но это ZeroR, так что это только ваша отправная точка.