스탠포드 nlp 분류 자의 출력

Question

우리는 스탠포드 -nlp 분류 자의 사용법을 배우고 있습니다. 자사의 위키 페이지가 말했듯이,이 아이리스와 같은 숫자 데이터를 분류하는 모델을 구축하는 데 사용할 수 있습니다 http://www-nlp.stanford.edu/wiki/Software/Classifier#Iris_data_set

그러나 우리는 그들 중 일부에 어려움이 출력을 해석에 는 : 입력 4 열이 있습니다 (1-값을 속성 , 2-Value, 3-Value, 4-Value) 및 출력 레이블 (Iris-setosa, Iris-versicolor, Iris-virginica) 용으로 하나의 열이 있습니다. 그러나 클래스는 무엇입니까? 전반적인 출력 열입니까?

내장이 분류 :

 
     Iris-setosa  Iris-versicolor Iris-virginica 
3-Value -2.27   0.03   2.26   
CLASS 0.34   0.65   -1.01   
4-Value -1.07   -0.91   1.99   
2-Value 1.60   -0.13   -1.43   
1-Value 0.69   0.42   -1.23   
Total: -0.72   0.05   0.57   
Prob: 0.15   0.32   0.54 

Answer 1

CLASS은 단순 회귀 분석의 절편 용어처럼 다음 무게 선형 분류기 - 서로 다른 클래스의 상대적인 빈도를 나타낸다. 모든 인스턴스의 기능입니다.