Questions tagged «weka»

我正在Weka中为某个数据集运行分类，并且我注意到，如果我试图预测标称值，则输出将具体显示正确和错误地预测的值。但是，现在我为数字属性运行它，输出为： Correlation coefficient 0.3305 Mean absolute error 11.6268 Root mean squared error 46.8547 Relative absolute error 89.2645 % Root relative squared error 94.3886 % Total Number of Instances 36441 我该怎么解释？我已经尝试过搜索每个概念，但由于统计数据完全不在我的专业领域，因此我不太了解。就统计而言，我将非常感谢ELI5类型的答案。

41 machine-learning  error  weka  mse  rms 

注意：这个问题是一个转贴，因为我的上一个问题出于法律原因不得不删除。 在比较SAS的PROC MIXED与R中lme的nlme软件包的功能时，我偶然发现了一些相当混乱的差异。更具体地说，不同测试的自由度在PROC MIXED和之间有所不同lme，我想知道为什么。 从以下数据集（以下给出的R代码）开始： ind：指示进行测量的个人的因子 fac：进行测量的器官 trt：表示治疗的因素 y：一些连续响应变量 这个想法是建立以下简单模型： y ~ trt + (ind)：ind作为随机因子 y ~ trt + (fac(ind))：fac嵌套在ind作为随机因子 需要注意的是最后一个模型应引起奇异性，因为只有1的值y对每一个组合ind和fac。 第一模型 在SAS中，我建立以下模型： PROC MIXED data=Data; CLASS ind fac trt; MODEL y = trt /s; RANDOM ind /s; run; 根据教程，R中使用的相同模型nlme应为： > require(nlme) > options(contrasts=c(factor="contr.SAS",ordered="contr.poly")) > m2<-lme(y~trt,random=~1|ind,data=Data) 两种模型对系数及其SE均给出相同的估计，但是在对F的影响进行F检验时trt，它们使用的自由度不同： SAS : Type …

12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 

假设我有一组与类标签相关联的实例。不要紧，怎么这些情况下进行标记，但如何某些他们班的成员是。每个实例恰好属于一个类。假设我可以使用从1到3的名义属性（分别非常确定和不确定）来量化每个类成员的确定性。 是否有某种分类器考虑了这样的确定性度量，如果是，则在WEKA工具箱中可用吗？ 我想这种情况经常发生，例如，当实例不是由人完全确定时，就由人对它们进行分类。就我而言，我必须对图像进行分类，有时图像可能属于多个类别。如果发生这种情况，我会给班级带来很大的不确定性，但仍然只对一个班级进行分类。 或者，没有专门的分类器，还有其他方法可以解决此问题吗？例如，仅采用“某些”分类进行培训？我担心在这种情况下，会出现更多的错误分类，因为没有涵盖“边界”案件。

11 classification  weka  uncertainty