weka - Cómo imprimir incorrectamente instancias de anuncios

Question

mis weka muestra la salida:

Correctly Classified Instances  32083    94.0244 % 
Incorrectly Classified Instances  2039    5.9756 % 

yo quiero ser capaz de imprimir lo que eran los casos incorrectos para que pueda hacer los ajustes y entender por qué fueron mal clasificados.

mi método de impresión está a continuación.
Estoy intentando encontrar instancias cuyo valor de clase predicho no era igual al valor de clase real y luego imprimir sus atributos.
pero cuando hago esto, la enumeración de atributos no imprime nada.

¿Alguien tiene alguna sugerencia de cómo imprimir las instancias mal clasificadas?

muchas gracias.

private void printSummary(Classifier base, Evaluation eval, Instances data) throws Exception 
{ 
    // output evaluation 
    System.out.println(); 
    System.out.println("=== Setup ==="); 
    System.out.println("Classifier: " + classifierName.getClass().getName() + " " + Utils.joinOptions(base.getOptions())); 
    System.out.println("Dataset: " + data.relationName()); 
    System.out.println(); 

    // output predictions 
    System.out.println("# - actual - predicted - error - distribution - token"); 
    for (int i = 0; i < data.numInstances(); i++) 
    { 
     double pred = base.classifyInstance(data.instance(i)); 
     double actual = data.instance(i).classValue(); 
     double[] dist = base.distributionForInstance(data.instance(i)); 

     if (pred != actual) 
     { 
      System.out.print((i+1)); 
      System.out.print(" - "); 
      System.out.print(data.instance(i).toString(data.classIndex())); 
      System.out.print(" - "); 
      System.out.print(data.classAttribute().value((int) pred)); 
      System.out.print(" - "); 
      if (pred != data.instance(i).classValue()) 
       System.out.print("yes"); 
      else 
       System.out.print("no"); 
      System.out.print(" - "); 
      System.out.print(Utils.arrayToString(dist)); 
      System.out.print(" - "); 
      data.instance(i).enumerateAttributes().toString(); 
      System.out.println(); 
     } 
    } 

    System.out.println(eval.toSummaryString()); 
    System.out.println(eval.toClassDetailsString()); 
    System.out.println(eval.toMatrixString()); 
} 

Answer 1

hago esto de esa manera:

1. tren clasificador.
2. Para cada instancia que llamo 'classifier.explain'
3. Si la clasificación es incorrecta las guardo por la probabilidad incorrecta (de peor error a menos de error confianza)
4. error más confianza me dan ideas de qué características deben añadirse a clasificador.

Answer 2

Esta es la publicación anterior pero tuve el mismo problema y lo resolví de forma diferente. Tal vez alguien como yo lo necesite.

Lo que hice es que la evaluación tiene predicciones método que devuelve ArrayList del objeto de predicción.

Cada objeto de Predicción tiene real y predicho y simplemente imprimí cada instancia que su real no es el mismo valor predicho.

Mi código:

ArrayList<Prediction> predictions = evaluation.predictions(); 
for (int i = 0, trainDataSize = trainData.size(); i < trainDataSize; i++) { 
     Instance instance = trainData.get(i); 
     Prediction prediction = predictions.get(i); 

     if (prediction.actual() != prediction.predicted()) { 

      System.out.println(instance);; 

     } 

    } 

espero que ayude a alguien.