stanford nlp分类器的输出

Question

我们正在学习stanford-nlp分类器的用法。作为其wiki页面说，它可以被用来建立模型像光圈数值数据进行分类： http://www-nlp.stanford.edu/wiki/Software/Classifier#Iris_data_set

但在解释我们很难对他们中的一些输出：有4列输入属性（1-价值，2值，3值，4值）和一列用于输出标签（Iris-setosa，Iris-versicolor，Iris-virginica）。但是CLASS是什么？输出列是整体吗？

内置这个分类：线性分类器具有以下的权重

 
     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

CLASS是像在一个简单的线性回归截距项 - 它代表不同类的相对频率。这是每个实例的一个特征。