[求助]关于用WEKA聚类分析的一个结果

[img]file:///C:\Documents and Settings\Administrator\Application Data\Tencent\Users\799285565\QQ\WinTemp\RichOle\)[V5MJW]3ZXMAWK}[%V%}0H.jpg[/img]Correctly Classified Instances         795               72.2727 %
Incorrectly Classified Instances       254               23.0909 %
Kappa statistic                          0.5157
Mean absolute error                      0.2421
Root mean squared error                  0.4921
Relative absolute error                 50.7835 %
Root relative squared error            100.6989 %
UnClassified Instances                  51                4.6364 %
Total Number of Instances             1100     

=== Detailed Accuracy By Class ===

               TP Rate   FP Rate   Precision   Recall  F-Measure   ROC Area  Class
                 0.76      0.244      0.757     0.76      0.759      0.754    one
                 0.756     0.24       0.759     0.756     0.757      0.738    none
Weighted Avg.    0.758     0.242      0.758     0.758     0.758      0.746

=== Confusion Matrix ===

   a   b   <-- classified as
399 126 |   a = one
128 396 |   b = noneCorrectly Classified Instances         795               72.2727 %
Incorrectly Classified Instances       254               23.0909 %
Kappa statistic                          0.5157
Mean absolute error                      0.2421
Root mean squared error                  0.4921
Relative absolute error                 50.7835 %
Root relative squared error            100.6989 %
UnClassified Instances                  51                4.6364 %
Total Number of Instances             1100     

=== Detailed Accuracy By Class ===

               TP Rate   FP Rate   Precision   Recall  F-Measure   ROC Area  Class
                 0.76      0.244      0.757     0.76      0.759      0.754    one
                 0.756     0.24       0.759     0.756     0.757      0.738    none
Weighted Avg.    0.758     0.242      0.758     0.758     0.758      0.746

=== Confusion Matrix ===

   a   b   <-- classified as
399 126 |   a = one
128 396 |   b = none
这是用WEKA聚类ID3算法分析的结果，老师要求对数据进行说明，可是好多东西不明白哦～
诸如TP rate……请哪位好心人能专业地说明一下以上数据，做个范例,小女子感激不尽……

Correctly Classified Instances         795               72.2727 %
Incorrectly Classified Instances       254               23.0909 %
Kappa statistic                          0.5157
Mean absolute error                      0.2421
Root mean squared error                  0.4921
Relative absolute error                 50.7835 %
Root relative squared error            100.6989 %
UnClassified Instances                  51                4.6364 %
Total Number of Instances             1100     

=== Detailed Accuracy By Class ===

               TP Rate   FP Rate   Precision   Recall  F-Measure   ROC Area  Class
                 0.76      0.244      0.757     0.76      0.759      0.754    one
                 0.756     0.24       0.759     0.756     0.757      0.738    none
Weighted Avg.    0.758     0.242      0.758     0.758     0.758      0.746

=== Confusion Matrix ===

   a   b   <-- classified as
399 126 |   a = one
128 396 |   b = none

12344

同求啊啊啊啊啊

分析准确率、召回率、F值这三个值就可以

Application Data是个隐藏文件夹