大家好！本课我们将学习一个非常重要的概念，基线精确度。
我们将用一个新的数据集diabetes为例。
打开Weka，载入diabetes.arff。
好了。
快速地浏览一下这个数据集。
diabetes有两个类：tested_negative和tested_positive。
我想，preg属性是代表调查对象怀孕的次数；
age属性，也就是年龄。
当然，我们可以通过查看ARFF文件本身更多地了解这个数据集。
这就是数据集diabetes。
你可以看到它是关于印第安人糖尿病的数据集。
这里有很多相关的信息。
属性有：怀孕的次数、血浆， 葡萄糖浓度，
糖尿病家系函数， 等等。
我将用百分比分割数据。
我们将尝试用一些不同的分类器。
先试一下我们熟悉的分类器J48。
用J48，我们得到76%的精确度。
再试其他的分类器。
后面，我会介绍这些分类器，但是现在让我们
先试着用一下。
在bayes目录下找到“NaiveBayes”分类器，然后运行它。
我们得到77%的准确度，高了一些，但并不显著。
让我们选择一种懒惰分类器，IBK。
再次说明，我们马上会讲到它。
我们得到73%的精确度，这更加低了。
我们再试最后一种分类器，规则目录下面的PART分类器。
这次，我们得到74%的精确度。
我们后面会讲到这些分类器，但现在只要知道它们是不同于
J48的分类器。
你可以看到J48和NaiveBayes的精确度是几乎是一样高。
它们的精确度相差百分之一，可以说并不显著。
IBk和PART的表现差不多。
它们的精确度也是相差百分之一。
我觉得第一组（J48和NaiveBayes）和第二组（IBk和PART）之间的差距是合理的，并且应该
是显著的。
我们来思考下这些数字。
76%是否是一个令人满意的精确度呢？
如果我们回到这个数据集，观察分类，
我们会发现它包含500个negative的实例和268个positive的实例。
如果让你猜一个实例的分类，你应该猜它是“negative”，这样你有500/768的能性是对的。
（negative和“positive实例的总和，一共是768）。
你有这么大的概率会猜对。
500/768，如果你总是猜“negative”，正确率将是65%。
实际上，有一个叫ZeroR的分类器就是这么做的。
ZeroR分类器找到能性最大的分类，然后总是猜这个分类。
如果我们在训练数据上运行ZeroR，会得到一样的结果，500/768，
65%。
这是一种极其简单，以比例最大的类来分类
的分类器。
它可以用训练数据来评估，因为它几乎不用训练数据
进行分类。
这就是我们所说的基线。
基线精确度是65%，分类器J48得到的精确度是76%。
J48的结果明显高于基线精确度，但是高出的并不多。
看以下最简单的分类器的精确度，也就是基线精确度，
对于你评估分类器的精确度总是有帮助的。
有时，基线精确度会是最好的结果。
这里，我们载入一个数据集。
我们不去研究这个数据集。
这是个有一点奇怪的数据集，并不是用来进行分类的数据集。
名字是supermarket。
载入supermarket，我们不关心它的内容，直接
应用一些分类器。
应用ZeroR，我们得到精确度64%。
应用J48。
我们这里使用百分比分割进行评估，因为
使用训练数据集评估并不公平。
我们得到精确度63%。
这比基线精确度还要低。
如果我们应用NaiveBayes。
这些是我们之前的结果。
我们又得到精确度63%，比基线精确度还要低。
如果选择IBk，这需要点时间，IBk分类器有点慢。
好了，有结果了。
精确度只有38%。
这比基线精确度差多了。
我们将尝试分类器PART，部分决策规则。
这次，我们得到精确度63%。
结果表明，实际上基线精确度比任何一种分类器的精确度都要高，
而且IBk的精确度比基线精确度低的多。
这是因为，对于这个数据集，属性并不作为分类的依据。
这里要说的是，不要盲目地使用Weka分析任意的数据。
你需要知道你在做什么。
在你使用Weka之前，
总是先尝试下基线分类器，ZeroR。
一般来说，简单的是最好的。
在尝试复杂的分类器前，先试一试简单的。
并且，当精确度有微小的提高时，你需要考虑下这些提高
是否是显著的。
上节课中我们看到的1%的区别，就很可能并不显著。
你应该去试一试简单的基线。
你应该观察数据集。
我们不应该盲目地使用Weka分析任意的数据，我们需要知道我们在做什么。
这就是本课的内容。
请大家完成本课的课后练习。再见！