Red de conocimiento informático - Problemas con los teléfonos móviles - Código fuente de Weka

Código fuente de Weka

===Información de ejecución===Información de ejecución (como se muestra a continuación)

Esquema (premisa, escenario): weka.classifiers (estándares de clasificación weka). función. Lib (Biblioteca) SVM (Máquina de soporte de algoritmo vectorial de máquina de vectores) -S 0-K 2-D 3-G 0.0-R 0.0-N 0.5-M 40.0-C 65433.

Relación: vidrio.

Número de experimentos de ejemplo: 214

Características de atributos: 10

Índice de refracción

Nana

Magnesio Magnesio

Aluminio

Sisi

Potasio

Calcio

Baba

Hierro

TypeType

Modo de prueba Modo de experimento: validación cruzada 10 veces.

= = =Modelo clasificador (todos los conjuntos de entrenamiento) = =Modelo de clasificación (todos los conjuntos de indicadores de entrenamiento)

Contenedor LibSVM (biblioteca de materiales de máquinas vectoriales empaquetadas), original de Yasser El-Manzalaway code (= WLSVM)

(Código fuente proporcionado por Yasser EL-Manzalawy) WLSVM (máquina de vectores de soporte de biblioteca envuelta, máquina de vectores de soporte de biblioteca de material empaquetado).

Tiempo empleado en construir el modelo: (tiempo de modelado) 0,02 segundos (segundos)

= = =Validación cruzada jerárquica== =Validación cruzada estrecha.

===Resumen===Resumen experimental

El número de instancias clasificadas correctamente es 148 69.438+0589%

El número de instancias clasificadas incorrectamente es 66 30,4438+ 01%.

Estadísticas Kappa El valor estático de Kappa es 0,3579

Error absoluto medio El valor de error absoluto medio es 0,0881.

La raíz del error cuadrático medio es 0,2968.

El valor de error absoluto relativo es 60,75438+05%.

El valor del error cuadrático medio es 111,5949%.

El número total de instancias y experimentos es 214.

===Precisión detallada después de la clasificación===Precisión detallada después de la clasificación.

Tasa TP (tasa TP) Tasa FP (tasa FP) Precisión (valor exacto) Recal (resultado final) l Medida F (parámetro de medición F) ROC (incierto sobre esto) Clase de área (clasificación) )

0,847 0,5 0,676 0,847 0,752 0,674 Establecer el modelado del viento y del viento en coma flotante.

0,5 0,153 0,727 0,5 0,593 0,674 Establecer modelado de viento en coma no flotante.

0 0 0 0 0 ?Modelado de punto flotante de viento de vehículos flotantes eólicos de automoción

0 0 0 0 0 ?Modelado de punto flotante de viento de vehículos no flotantes de viento de automoción

p>

0 0 0 0 0 ?Contenedor Contenedor (entorno pequeño modelado)

0 0 0 0 0 ?Vajilla (artículos en la mesa)

0 0 0 0 0 ?Faro (faro de coche)

Promedio ponderado. (Peso promedio)0,692 0,344 0,699 0,692 0,68 0,674

===Matriz de confusión===Valor base mixto

a b c d e f g & lt se clasifican de la siguiente manera

100 1800000 | a =Construir el modelo Fengpiaofengpiaodian.

48 48 0 0 0 0 0 | b =Construir modelo de viento de punto flotante no flotante

00000000 | c =Vehículo de modelado de punto flotante de viento = vehículo

p>

0 0 0 0 0 0 | d = modelado de viento de vehículo de punto no flotante

0 0 0 0 0 0 0 | contenedor

0 0 0 0 0 0 0 | f = artículos de mesa para vajilla

0000000 | g = faros de coche.