在创建训练集期间，我按照在 WEKA 中创建测试集时输入的顺序输入“true”和“false”。这些标称值适用于类属性。
当我运行分类器时，我不知何故感觉结果看起来好像在测试集中是相反的。
我的问题是，如果训练集中的第一行显示类别值为“False”，并且如果训练后的模型用于测试集上的 SVM 分类器，是否意味着返回的分类类别为 0 ，我应该将其视为 False 吗？
谢谢 阿布舍克·S
最佳答案
如果在两个数据集中(训练和测试)以相同的顺序定义名义属性。 输出将按照相同的顺序。
标称值编码为“double”。 因此，如果您编写: {false, true} => "false"= 0.0 且 "true"= 1.0。
关于machine-learning - weka 中类属性标称值的排序，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/11738822/