我怎样才能找到训练错误或错误（D）和测试错误或错误（S）

Question

我需要找到训练错误或错误 (D) 和测试错误或错误 (s)。

假设，为了找到错误，我们使用公式：misclassified instances/total instances 然后找到我们使用的错误（D）误差（s）+-置信区间（sqrt（误差（s（1-误差（s）/n））））
这里 n= 总实例

现在如何找到错误的class化实例？它与可以使用 weka 的评估 class 评估模型找到的错误分类实例相同吗？请告诉我

代码：

import weka.classifiers.evaluation.Evaluation;
import weka.classifiers.trees.J48;
import weka.classifiers.trees.j48.ClassifierTree;
import weka.core.Instances;
import weka.core.converters.ConverterUtils.DataSource;
@SuppressWarnings("unused")
public class J48Tree {
public static void main(String[] args) throws Exception {       
    //load dataset
     DataSource trainsource = new DataSource(".//training data.arff");
     DataSource testsource = new DataSource(".//test data.arff");
     Instances dataset=trainsource.getDataSet();
     Instances datatestset=testsource.getDataSet();     
     //set class index to the last attribute
     dataset.setClassIndex(dataset.numAttributes()-1);
     datatestset.setClassIndex(dataset.numAttributes()-1);          
     //create classifier
     J48 tree = new J48();
     //using an unpruned J48 
     tree.setUnpruned(true);
     //build the classifier
     tree.buildClassifier(dataset);     
     // evaluate classifier and print some statistics
     Evaluation eval = new Evaluation(dataset);
     eval.evaluateModel(tree, datatestset);
     System.out.println(eval.toSummaryString("\nResults\n======\n", true));         
 }    }

输出：

结果

Correctly Classified Instances         540               22.2772 %
Incorrectly Classified Instances      1884               77.7228 %
Kappa statistic                          0.0644
K&B Relative Info Score              78375.7967 %
K&B Information Score                 1912.8906 bits      0.7891     bits/instance
Class complexity | order 0            7268.6047 bits      2.9986 bits/instance
Class complexity | scheme           725668.4216 bits    299.3682 bits/instance 
Complexity improvement     (Sf)    -718399.8169 bits   -296.3696 bits/instance
Mean absolute error                      0.2186
Root mean squared error                  0.3897
Relative absolute error                 91.6895 %
Root relative squared error            109.0212 %
Total Number of Instances             2424

Answer 1

如果您怀疑 "Incorrectly classified" 和 "misclassified" 是否相同，则 使用来源。

查看 Weka 源代码（幸运的是它是开源的）是唯一了解它确切做什么的方法.即使我会告诉你 "yes it is"，这对于一个版本可能是正确的，而在另一个版本中可能是错误的。因此，请使用您的版本来源作为权威资源。

我怎样才能找到训练错误或错误（D）和测试错误或错误（S）

how can i find training error or error(D) and test error or error(s)

java

classification

machine-learning

weka

j48