WEKA输出中的缺失值

我正在使用WEKA对各种数据集上的J48和MLP进行比较。其中一个数据集是:https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/primary+tumor。我已经将其转换为CSV格式,以便于导入到WEKA中。你可以在这里下载该文件:https://ufile.io/8nj13

我对类别和所有属性使用了“数值转名义值”转换,以适应数据的自然结构。然而,当我运行J48(和MLP)时,输出中出现了许多问号“?”,这可能是由于缺乏足够的观察/实例导致的。

我该如何解决这个问题?我相信一定有针对这种情况的过滤器。我在下面附了一张图片。

缺失输出


回答:

详细准确度表显示问号是因为没有实例被实际分类为该特定类别。例如,这意味着由于没有实例被分类为类别16,WEKA无法提供有关该类别16分类的详细信息。这张图片可能会帮助你理解。

关于适当类别的实例数量,你可以使用位于weka/filters/supervised/instance/ClassBalancer的ClassBalancer过滤器。这应该有助于平衡各种类别的数量。

另外请注意,你的数据集中包含一些缺失值,这可以通过丢弃具有缺失数据的实例或运行位于weka/filters/unsupervised/attribute/ReplaceMissingValues的ReplaceMissingValues过滤器来解决。

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