当使用Weka分类得到矩阵后,首先可以通过混淆矩阵来分析模型的性能,计算准确率、召回率和F1分数等指标来评估分类器的效果。
此外,可以根据不同类别的预测结果对模型进行进一步的分析,比较不同类别的预测情况,找出模型在特定类别上的表现是否较差,并尝试优化。
另外,通过ROC曲线和AUC值来评估模型在不同阈值下的表现,并找出最佳的分类阈值。综合利用这些分析方法可以更全面地评估和优化模型的性能。
这个是滑动副,在实际应用中代表着滑动轴承。中间的竖线为杆或轴。
当使用Weka分类得到矩阵后,首先可以通过混淆矩阵来分析模型的性能,计算准确率、召回率和F1分数等指标来评估分类器的效果。
此外,可以根据不同类别的预测结果对模型进行进一步的分析,比较不同类别的预测情况,找出模型在特定类别上的表现是否较差,并尝试优化。
另外,通过ROC曲线和AUC值来评估模型在不同阈值下的表现,并找出最佳的分类阈值。综合利用这些分析方法可以更全面地评估和优化模型的性能。
这个是滑动副,在实际应用中代表着滑动轴承。中间的竖线为杆或轴。