"weather.arff" veri kümesiyle WEKA kullanıyorum ve verilen snapshot'ta görebildiğiniz gibi Naive-Bayes sınıflandırıcısını 10 kat çapraz doğrulama ile uyguladım. Resimde kırmızı olarak işaretlediğim şeyler dışında hemen hemen her şeyi anlıyorum.Bu çıktının tam olarak ne söylediğini bana açıklayan var mı?
Hepsi bir arada 9(Yes)+ 5(No) = 14
var ama burada bu toplamlar toplamı aştı. Ve bu yes(0.63)
ve No(0.38)
ne anlama geliyor? 10 kat CV'den sonra sınıflandırıcının performansı ile ilgili mi?
outlook
sunny 3.0 4.0
overcast 5.0 1.0
rainy 4.0 3.0
[total] 12.0 8.0
Bu toplam buraya 20.0
, ama biz 14
örneğini? bunların her biri Güneşli, Bulutlu ve yağmurlu Evet ve Hayır? Nereden geldi?
Bu ağırlıklı toplam nedir? Nasıl hesaplanır ve bu NB ile nasıl ilgilidir?