解读Weka文字结果分析窗口

Weka数据挖掘工具的文字结果分析窗口提供了模型性能的全面评估，具体如下：

• 运行信息: 展示模型构建过程中的关键参数设置和所使用的数据集信息。
• 分类模型: 显示使用全部训练数据构建的分类模型，例如决策树模型的具体结构或支持向量机的参数。
• 预测效果汇总: 提供模型在训练集和检验集上的预测准确率、召回率等指标。
• k折交叉验证结果: 汇总k次交叉验证实验的结果，包括各项指标的平均值和标准差。
• 基于类的详细结果: 针对每个类别分别展示精确率、召回率、F1值等指标，以及混淆矩阵。
• 加权平均: 提供各项指标的加权平均值，其权重通常为各个类别样本数量占比。
• 混淆矩阵: 直观展示模型预测结果与真实标签之间的对应关系，帮助识别模型的分类偏差。