weka混淆矩阵
如何书写监督分类混淆矩阵？
weka分类得到矩阵怎么分析？
在机器学习中， 误差矩阵就是误差矩阵， 可视化地评价监督学习算法的性能. 混淆矩阵大小 (n_classes, n_classes) 的方阵, 其中 n_classes 表示类的数量. 这个矩阵的每一行都代表了真实类中的实例， 每个列表显示预测类中的实例 (Tensorflow 和 scikit-learn 实现方式). 也可以是, 每行表示预测类中的实例， 每一列都表示真实类中的实例 (Confusion matrix From Wikipedia 中的定义). 混合矩阵， 很容易看出系统是否会混淆两类， 这也是混淆矩阵名称的起源.
weka算法？
weka算法是免费的，非商业化的(SPSS公司商业数据挖掘产品--Clementine ）基于算法JAVA环境下的开源机器学习（machine learning）数据挖掘（data mining）软件。
它和它的源代码可以在它的官方网站上下载。有趣的是，软件的缩写WEKA它也是新西兰的一个独特的鸟名(新西兰秧鸡)，而且Weka主要开发人员来自新西兰的怀卡托大学（The University of Waikato）。
weka如何添加新算法？
weka这是一款图形算法编辑软件，具体使用过程如下：
1) 下载weka-src.jar (应包含在您的安装中weka的目录里）
2) 创建一个新的文件夹来存储您的更新weka。
3) unzip weka-src.jar 到新文件夹。
4) 创建一个lib在其中执行文件夹compile操作。
5) 编辑你的新算法，或者改变weka现有的算法类库。Write your class or make changes to existing weka classes
6) 如果您添加了一个新的类，请将此类添加到Weka GUI在创建菜单的文件中(src/main/java/weka/gui/GenericObjectEditor.props)
7) 执行nt exejar，创建可执行jar文件。
8) 运行你的新weka.jar，已经可以使用你的新类了。