コマンドラインからWekaの出力混同行列

Question

Weka 3.7.9を使用してランダムなフォレストモデルをファイルに保存しました。他の（非常に大きな）セットに対して評価しようとしています。 Amazon EC2）。

=== Detailed Accuracy By Class === 

       TP Rate FP Rate Precision Recall F-Measure MCC  ROC Area PRC Area Class 
       0.804 0.295 0.731  0.804 0.766  0.512 0.826  0.803  buyer 
       0.705 0.196 0.783  0.705 0.742  0.512 0.826  0.798  non-buyer 
Weighted Avg. 0.755 0.245 0.757  0.755 0.754  0.512 0.826  0.801  

=== Confusion Matrix === 

    a  b <-- classified as 
61728 15004 |  a = buyer 
22662 54066 |  b = non-buyer 

：私はこのような何かのため以外にも探しているのに対し

=== Error on test data === 

Correctly Classified Instances  3252532    80.0686 % 
Incorrectly Classified Instances 809651    19.9314 % 
Kappa statistic       0.2884 
Mean absolute error      0.2539 
Root mean squared error     0.3608 
Coverage of cases (0.95 level)   98.7413 % 
Total Number of Instances   4062183 

：しかし、私が持っている唯一の出力は、このようなものである

> java -server -Xmx60000m -cp weka.jar weka.classifiers.Evaluation 
weka.classifiers.trees.RandomForest -T test.arff -l random-forest.model 
-i -no-cv 

：私は、次のコマンドラインを使用しています

もう一度完全なトレーニング方法を実行しても、次のようになります。

> java -Xmx60000m -cp weka.jar weka.classifiers.Evaluation 
weka.classifiers.trees.RandomForest -t train.arff -T test.arff 
-I 10 -K 0 -S 1 -num-slots 8 -d random-forest.model -i -no-cv 

私はまだテストデータの混乱マトリクスを表示しません（訓練されたデータのみ）。

Answer 1

-no-cvオプションを省略すると機能します。