我在Weka中运行分类算法，但对于Weka生成的用于报告目的的一些结果不太确定。
在分类问题中（例如“是”=有疾病或“否”=没有疾病），Weka为每个分类器生成结果。同时在底部为两个分类器提供加权结果。
我的问题是从报告的角度来看，我应该报告哪个分数？（基本上我想将我的结果与其他人的结果进行比较）
根据Weka的结果（附件）关于F-Measure；它是91%还是89%？同样的问题也适用于所有其他测量（召回率和精确度）。
另外，我想知道在研究论文中，对于任何给定的分类器，报告的是什么分数？是加权的还是我们试图预测的分类器的分数，例如在我的情况下，只报告“是”的结果分数？
非常感谢，
回答：
用例定义了你报告的内容。一般来说，研究论文会报告整个混淆矩阵和统计表。这允许读者提取他们使用研究方式所需的数据。
如果一个患者从这个分类器中得到“无病”的结果，实际上有大约18%的可能性这个人确实有病。这是可以接受的吗？这不是SO（Stack Overflow）能回答的问题：这是用例的问题。
如果你坚持用一个单一的标量统计数据来描述测试，你需要明确用例，并准确报告那个单一指标。一般来说，报告的是总结的F-Measure（加权的）。
