这个问题之前已经有人问过，但我没有理解答案，所以我再次发布这个问题，请回复。
我有一个Weka模型，例如：J48，我已经用我的数据集训练了这个模型，现在我需要用一个没有类标签的单个实例来测试这个模型，该如何操作？
我尝试了以下方法：
1)当我给出测试实例a,b,c,class，并将类标签设为?时，显示“评估分类器时出现问题。训练集和测试集不兼容”。
2)当我列出所有类标签，并将测试实例的类标签设为?，如下所示：
@attribute class {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27}@data1,2,............,?它没有显示任何结果，如下所示：
=== 测试集上的评估 ====== 摘要 ===总实例数 0 忽略类未知实例 1 === 按类详细准确度 === TP 率 FP 率 精确度 召回率 F-度量 ROC 面积 类 0 0 0 0 0 ? 1 0 0 0 0 0 ? 2 0 0 0 0 0 ? 3加权平均 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 混淆矩阵为空
该怎么办？
回答：
鉴于原发布者提供的信息不完整，以下是可能发生的情况：
您使用了
- Weka GUI选择器
- 选择了Weka探索器
- 在预处理选项卡上加载了您的训练数据
- 选择了分类选项卡
- 选择了J48分类器
- 在测试选项下选择了提供的测试集并提供了您提到的测试集
- 点击了开始
现在来说说您的问题：
“测试集上的评估”应该已经给出了提示，因为您正在评估分类器 – 或者更准确地说：评估训练好的模型。但对于评估，您需要将预测的类与实际类进行比较，而您没有提供实际类。因此，缺少类标签的实例将被忽略。
由于您没有其他带有类标签的测试实例，混淆矩阵为空。没有足够的信息来构建一个混淆矩阵。（顺便提一下：对于只有一个实例的混淆矩阵是没有意义的。）
查看实际预测
您需要转到更多选项…，点击选择旁边的输出预测并选择一个输出格式，例如纯文本，您将看到类似于下面的内容：
inst# actual predicted error prediction 1 1:? 1:0 0.757 2 1:? 1:0 0.824 3 1:? 1:0 0.807 4 1:? 1:0 0.807 5 1:? 1:0 0.79 6 1:? 2:1 0.661 此输出按测试文件中出现的顺序列出了分类实例。此示例取自Weka网站关于“进行预测”的页面，并附有以下解释。
在这种情况下，直接从测试数据集中提取，其中所有类属性都被标记为“?”，“实际”列可以忽略，仅表示每个类属于未知类。 “预测”列显示实例1到5被预测为类1，其值为0，而实例6被预测为类2，其值为1。错误字段为空；如果对标记的测试集进行预测，每个预测未能匹配标签的实例将包含一个“+”。实例1实际属于类0的概率估计为0.757。
