2016-09-25 6 views

答えて

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機械学習では、完全に間違っているか全く間違っていることはありません。あなたのクラシファイアが決定を下します:それらのいくつかは正しい、それらのいくつかは間違っています。分類子の品質は、正解と誤答の比率です。だから、あなたは既知の解答を持つテストセットを取り、その上に分類子を適用し、それがどれくらい正しい答えを出すかを調べます。テストセットは学習セットの一部であってはなりません。さもなければオーバーフィットを検出しないためです。

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私は多くの異なる分類子を使用して多くのモジュールを構築しました。私は不均衡クラスのためにSMOTE/Randomizeを適用しましたが、各モジュールではROC領域の50と同じ結果が得られ、混同行列の下では間​​違った分類インスタンスは表示されません。私は問題が何かを知りたいですか?私は何か間違っているのですか?私はWekaにとって全く新しいですし、このソフトウェアでの経験はありません。あなたの大きな助けに感謝します。 – ManalG

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