Weka RF没有给出任何混淆矩阵或预期结果。

Question

我使用WEKA将一个只有27个实例的小数据集分类为二进制分类。我尝试过使用更大的数据集，weka显示了混淆矩阵和其他度量，但对于我的主实例和小实例，dataset只显示了以下内容：

    Scheme:       weka.classifiers.trees.RandomForest -P 100 -I 100 -num-slots 1 -K 0 -M 1.0 -V 0.001 -S 1
Relation:     t_PROMIS_mtbi-weka.filters.unsupervised.attribute.Remove-R1
Instances:    27
Attributes:   7
              Var2
              Var3
              Var4
              Var5
              Var6
              Var7
              ERS
Test mode:    10-fold cross-validation

=== Classifier model (full training set) ===

RandomForest

Bagging with 100 iterations and base learner

weka.classifiers.trees.RandomTree -K 0 -M 1.0 -V 0.001 -S 1 -do-not-check-capabilities

Time taken to build model: 0.01 seconds

=== Cross-validation ===
=== Summary ===

Correlation coefficient                  0.0348
Mean absolute error                      0.4544
Root mean squared error                  0.529 
Relative absolute error                 91.7269 %
Root relative squared error            102.952  %
Total Number of Instances               27     

我不明白为什么会发生这种事。是尺寸的东西吗？

Answer 1

我已经解决了这个问题，问题是我在课堂上使用了数字1/0，我将它改为“是”/“否”变量，并且工作正常。