目前我在使用Weka，并尝试使用最近邻方法对我的测试集进行分类。我的训练集和测试集都有11列数值数据，最后一列是用于分类的列。两者都已通过Weka工具从.csv转换为.arff格式。

预览训练集

预览测试集

首先，我上传了训练集，并在“分类”选项卡下的“测试选项”中选择了“使用训练集”。我选择了“IBk”分类器，并将邻居数量设置为10。得到的（糟糕的）输出如下：

接下来，我选择了“提供的测试集”并上传了我的测试集。除了标题外，只有最后一列是空的。但当我尝试运行时，得到的输出显示没有一个被分类：

此时我完全不知道该怎么办。据我所知，我的测试集和训练集是正确的，因为它们除了列中的数值不同外是相同的，我只是在训练集上训练后尝试使用我的测试集… 显然我做错了什么。

回答：

问题在于测试集上的评估，其类属性被设置为?或empty。你会在训练集上得到一些结果，因为对于训练数据，你知道所有数据标签。但对于测试集，你的标签是未知的，你怎么知道分类器预测的y对于给定实例是正确的类，还是仅仅是误分类？这就是为什么：你可以得到测试实例的预测标签，但你无法进行任何评估。

以下内容仅为假设，与你的数据无关：

例如，在训练数据上，你可能会得到如下结果：

=== 训练数据上的错误 ===正确分类的实例           4               80      %错误分类的实例         1               20      %Kappa统计量                          0.6154平均绝对误差                      0.2429均方根误差                  0.4016相对绝对误差                 50.0043 %根相对平方误差             81.8358 %总实例数                5     

但对于未知测试数据，输出可能如下所示：

=== 测试数据上的错误 ===总实例数                0     忽略的未知类实例                  5     === 混淆矩阵 === a b   <-- 分类为 0 0 | a = 1 0 0 | b = -1

然而，你可以得到未知数据实例的预测如下：

=== 测试数据上的预测 === 实例#     实际  预测 错误 预测 (特征1,特征2,特征3,特征4)     1        1:?        1:1       1 (1,7,1,0)     2        1:?        1:1       1 (1,5,1,0)     3        1:?       2:-1       0.786 (-1,1,1,0)     4        1:?       2:-1       0.861 (1,1,1,1)     5        1:?       2:-1       0.861 (-1,1,1,1)        === 混淆矩阵 ===         a b   <-- 分类为         2 1 | a = 1     0 2 | b = -1