用 WEKA 进行数据挖掘，第 2 部分: 分类和群集

图 4. 分类树测试

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对比这个测试集的“Correctly Classified Instances”（55.7 %）与训练集的“Correctly Classified Instances”（59.1 %），我们看到此模型的准确性非常接近，这表明此模型不会在应用未知数据或未来数据时，发生故障。

不过，由于模型的准确性很差，只能正确地分类 60 % 的数据记录，因此我们可以后退一步说：“哦，这个模型一点都不好。其准确性勉强超过 50 %，我随便猜猜，也能得到这样的准确性。”这完全正确。这也是我想审慎地告诉大家的一点：有时候，将数据挖掘算法应用到数据集有可能会生成一个糟糕的模型。这一点在这里尤其准确，并且它是故意的。

我本想带您亲历用适合于分类模型的数据生成一个分类树的全过程。然而，我们从 WEKA 获得的结果表明我们错了。我们在这里本应选择的并非 分类树。我们所创建的这个模型不能告诉我们任何信息，并且如果我们使用它，我们可能会做出错误的决策并浪费钱财。

那么这是不是意味着该数据无法被挖掘呢？当然不是，只不过需要使用另一种数据挖掘方法：最近邻模型，该模型会在本系列的后续文章中讨论，它使用相同的数据集，却能创建一个准确性超过 88 % 的模型。它旨在强调一点：那就是必须为数据选择合适的模型才能得到有意义的信息。

进一步阅读：如果您想更多地了解分类树，有一些关键字可以查找，因篇幅的原因我在这里就不逐一介绍了：ROC curves、AUC、false positives、false negatives、learning curves、Naive Bayes、information gain、overfitting、 pruning、chi-square test。