我是使用WEKA的初学者。问题是，当我试图使用提供的测试集选择在我的模型上测试一个新的数据集时，预测是可以的，但它在错误字段中给出+号，这意味着什么？。此外，混淆矩阵和准确性细节使一些单元格为空。
== Predictions on test set ===
inst# actual predicted error prediction
1 2:' ST' 1: NT + 1
2 2:' ST' 1: NT + 1
3 2:' ST' 1: NT + 1
4 2:' ST' 1: NT + 1
5 2:' ST' 1: NT + 1
6 2:' ST' 1: NT + 1
7 2:' ST' 1: NT + 1
8 2:' ST' 1: NT + 1
9 2:' ST' 1: NT + 1
10 2:' ST' 1: NT + 1
11 2:' ST' 1: NT + 1
12 2:' ST' 1: NT + 1
13 2:' ST' 1: NT + 1
14 2:' ST' 1: NT + 1
15 2:' ST' 1: NT + 1
16 2:' ST' 1: NT + 1
17 2:' ST' 1: NT + 1
18 2:' ST' 1: NT + 1
19 2:' ST' 1: NT + 1
20 2:' ST' 1: NT + 1
21 2:' ST' 1: NT + 1
22 2:' ST' 1: NT + 1
23 2:' ST' 1: NT + 1
24 2:' ST' 1: NT + 1
25 2:' ST' 1: NT + 1
26 2:' ST' 1: NT + 1
27 2:' ST' 1: NT + 1
28 2:' ST' 1: NT + 1
29 2:' ST' 1: NT + 1
30 2:' ST' 1: NT + 1
31 2:' ST' 1: NT + 1
32 2:' ST' 1: NT + 1
33 2:' ST' 1: NT + 1
34 2:' ST' 1: NT + 1
35 2:' ST' 1: NT + 1
36 2:' ST' 1: NT + 1
37 2:' ST' 1: NT + 1
38 2:' ST' 1: NT + 1
39 2:' ST' 1: NT + 1
40 2:' ST' 1: NT + 1
41 2:' ST' 1: NT + 1
42 2:' ST' 1: NT + 1
43 2:' ST' 1: NT + 1
44 2:' ST' 1: NT + 1
45 2:' ST' 1: NT + 1
46 2:' ST' 1: NT + 1
47 2:' ST' 1: NT + 1
48 2:' ST' 1: NT + 1
49 2:' ST' 1: NT + 1
50 2:' ST' 1: NT + 1
51 2:' ST' 1: NT + 1
52 2:' ST' 1: NT + 1
53 2:' ST' 1: NT + 1
54 2:' ST' 1: NT + 1
55 2:' ST' 1: NT + 1
56 2:' ST' 1: NT + 1
57 2:' ST' 1: NT + 1
58 2:' ST' 1: NT + 1
59 2:' ST' 1: NT + 1
60 2:' ST' 1: NT + 1
61 2:' ST' 1: NT + 1
62 2:' ST' 1: NT + 1
63 2:' ST' 1: NT + 1
64 2:' ST' 1: NT + 1
65 2:' ST' 1: NT + 1
66 2:' ST' 1: NT + 1
67 2:' ST' 1: NT + 1
68 2:' ST' 1: NT + 1
69 2:' ST' 1: NT + 1
70 2:' ST' 1: NT + 1
71 2:' ST' 1: NT + 1
72 2:' ST' 1: NT + 1
73 2:' ST' 1: NT + 1
74 2:' ST' 1: NT + 1
75 2:' ST' 1: NT + 1
76 1:' NT' 1: NT 1
77 1:' NT' 1: NT 1
78 1:' NT' 1: NT 1
79 1:' NT' 1: NT 1
80 1:' NT' 1: NT 1
81 1:' NT' 1: NT 1
82 1:' NT' 1: NT 1
83 1:' NT' 1: NT 1
84 1:' NT' 1: NT 1
85 1:' NT' 1: NT 1
86 1:' NT' 1: NT 1
87 1:' NT' 1: NT 1
88 1:' NT' 1: NT 1
89 1:' NT' 1: NT 1
90 1:' NT' 1: NT 1
91 1:' NT' 1: NT 1
92 1:' NT' 1: NT 1
93 1:' NT' 1: NT 1
94 1:' NT' 1: NT 1
95 1:' NT' 1: NT 1
96 1:' NT' 1: NT 1
97 1:' NT' 1: NT 1
98 1:' NT' 1: NT 1
99 1:' NT' 1: NT 1
100 1:' NT' 1: NT 1
101 1:' NT' 1: NT 1
102 1:' NT' 1: NT 1
103 1:' NT' 1: NT 1
104 1:' NT' 1: NT 1
105 1:' NT' 1: NT 1
106 1:' NT' 1: NT 1
107 1:' NT' 1: NT 1
108 1:' NT' 1: NT 1
109 1:' NT' 1: NT 1
110 1:' NT' 1: NT 1
111 1:' NT' 1: NT 1
112 1:' NT' 1: NT 1
113 1:' NT' 1: NT 1
114 1:' NT' 1: NT 1
115 1:' NT' 1: NT 1
116 1:' NT' 1: NT 1
117 1:' NT' 1: NT 1
118 1:' NT' 1: NT 1
119 1:' NT' 1: NT 1
120 1:' NT' 1: NT 1
121 1:' NT' 1: NT 1
122 1:' NT' 1: NT 1
123 1:' NT' 1: NT 1
124 1:' NT' 1: NT 1
125 1:' NT' 1: NT 1
126 1:' NT' 1: NT 1
127 1:' NT' 1: NT 1
128 1:' NT' 1: NT 1
129 1:' NT' 1: NT 1
130 1:' NT' 1: NT 1
131 1:' NT' 1: NT 1
132 1:' NT' 1: NT 1
133 1:' NT' 1: NT 1
134 1:' NT' 1: NT 1
135 1:' NT' 1: NT 1
136 1:' NT' 1: NT 1
137 1:' NT' 1: NT 1
138 1:' NT' 1: NT 1
139 1:' NT' 1: NT 1
140 1:' NT' 1: NT 1
141 1:' NT' 1: NT 1
142 1:' NT' 1: NT 1
143 1:' NT' 1: NT 1
144 1:' NT' 1: NT 1
145 1:' NT' 1: NT 1
146 1:' NT' 1: NT 1
147 1:' NT' 1: NT 1
148 1:' NT' 1: NT 1
149 1:' NT' 1: NT 1
150 1:' NT' 1: NT 1
=== Evaluation on test set ===
Time taken to test model on supplied test set: 0.13 seconds
=== Summary ===
Correctly Classified Instances 75 50 %
Incorrectly Classified Instances 75 50 %
Kappa statistic 0
Mean absolute error 0.5
Root mean squared error 0.7071
Relative absolute error 100 %
Root relative squared error 141.4214 %
Total Number of Instances 150
=== Detailed Accuracy By Class ===
TP Rate FP Rate Precision Recall F-Measure MCC ROC Area PRC Area Class
1.000 1.000 0.500 1.000 0.667 ? 0.500 0.500 NT
0.000 0.000 ? 0.000 ? ? 0.500 0.500 ST
Weighted Avg. 0.500 0.500 ? 0.500 ? ? 0.500 0.500
=== Confusion Matrix ===
a b <-- classified as
75 0 | a = NT
75 0 | b = ST
有可能所有ST预测都是错误的吗？为了解决这个问题，我搜索了很多，但都没有结果。
训练和测试数据是兼容的，并且测试数据被标记。
根据混淆矩阵，您的所有预测都是NT。因此，所有标记为ST的实例都被预测为NT。