作为刚接触机器学习和Python的新手，你遇到的这两个问题其实很常见——咱们一步步来拆解解决：

一、先搞定混淆矩阵的类标签显示 #

要像Weka那样在混淆矩阵里清晰看到每个类别的真实/预测对应关系，用Pandas把混淆矩阵转成带索引和列名的DataFrame就可以了，直接对应你的类标签：

import pandas as pd
from sklearn.metrics import confusion_matrix

# 先获取你的数据集里所有唯一的类标签，排序保证顺序一致
class_labels = sorted(df['task'].unique())
# 生成混淆矩阵时指定labels参数，确保顺序和类标签对应
conf_mat = confusion_matrix(class_label, class_label_predicted, labels=class_labels)

# 转成带标签的表格
conf_mat_df = pd.DataFrame(
    conf_mat,
    index=[f"True: {label}" for label in class_labels],  # 行是真实类别
    columns=[f"Predicted: {label}" for label in class_labels]  # 列是预测类别
)

# 打印或者写入文件都很方便
print(conf_mat_df)
file.write(conf_mat_df.to_string() + "\n")

这样输出的混淆矩阵就和Weka格式类似，再也不用猜行列对应的类别了。

二、为什么Sklearn和Weka结果差这么多，且两个分类器表现几乎一致？ #

你的代码里有几个关键细节和Weka的默认行为不一致，导致了结果异常：

1. 缺少特征预处理 #

Weka的MLP默认会对特征做标准化/归一化，但你的代码里完全没处理特征尺度！MLP对特征数值范围极其敏感，如果不同特征的数值量级差很大，模型会优先偏向数值大的特征，很容易出现“多数样本归为某一类”的情况。

赶紧加上特征标准化：

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
# 对特征做标准化处理
attributes_scaled = scaler.fit_transform(attributes)

之后把attributes_scaled代替原来的attributes传入交叉验证即可。

2. 模型参数设置太保守 #

• 你的MLP用了hidden_layer_sizes=(5,2)，隐藏层太小，拟合能力不足；而且solver='lbfgs'更适合小数据集，换成solver='adam'+增加迭代次数max_iter=500会更靠谱。
• RandomForest的max_depth=2太浅了，相当于模型根本没学到足够的特征规律，自然和MLP表现类似。可以把max_depth设为None（让树充分生长），同时增加树的数量n_estimators=100。

3. 类别不平衡没处理 #

从你给出的混淆矩阵看，多数样本被归为第五类，大概率你的数据集存在严重的类别不平衡——第五类样本占比极高。Weka默认会做一些类别平衡处理，而你的Sklearn代码没考虑这点。

解决方法是在分类器里设置class_weight='balanced'，让模型自动调整类别权重：

# MLP示例
mlp = MLPClassifier(solver='adam', alpha=1e-5, hidden_layer_sizes=(64,32), 
                    random_state=1, max_iter=500, class_weight='balanced')
# RandomForest示例
clf = RandomForestClassifier(max_depth=None, random_state=0, n_estimators=100, class_weight='balanced')

4. 交叉验证策略要对齐 #

Weka默认用的是分层交叉验证（保证每折的类别分布和整体一致），虽然Sklearn的cross_val_predict对分类任务默认用分层KFold，但最好显式指定，避免意外：

from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
cv = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=1)
class_label_predicted = cross_val_predict(mlp, attributes_scaled, class_label, cv=cv)

三、整合所有改进后的完整代码 #

把上面的优化点都整合到你的原代码里，最终版本大概是这样：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import StratifiedKFold
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import cross_val_predict, confusion_matrix, accuracy_score

def classify_data(df, feature_cols, file):
    nbr_folds = 5
    attributes = df.loc[:, feature_cols]
    class_label = df['task']
    # 获取并排序类标签，保证混淆矩阵顺序一致
    class_labels = sorted(class_label.unique())
    
    # 特征标准化处理
    scaler = StandardScaler()
    attributes_scaled = scaler.fit_transform(attributes)
    
    # 显式使用分层KFold交叉验证
    cv = StratifiedKFold(n_splits=nbr_folds, shuffle=True, random_state=1)
    
    # 写入特征信息
    file.write("Features used: " + ", ".join(feature_cols) + "\n\n")
    print("Features used", feature_cols)

    # MLP分类器部分
    print("=== MLP ===")
    file.write("=== MLP Classifier Results ===\n")
    mlp = MLPClassifier(
        solver='adam', 
        alpha=1e-5, 
        hidden_layer_sizes=(64,32), 
        random_state=1, 
        max_iter=500, 
        class_weight='balanced'
    )
    class_label_predicted = cross_val_predict(mlp, attributes_scaled, class_label, cv=cv)
    conf_mat = confusion_matrix(class_label, class_label_predicted, labels=class_labels)
    
    # 生成带标签的混淆矩阵
    conf_mat_df = pd.DataFrame(
        conf_mat,
        index=[f"True: {label}" for label in class_labels],
        columns=[f"Predicted: {label}" for label in class_labels]
    )
    
    # 打印结果
    print(conf_mat_df)
    accuracy = accuracy_score(class_label, class_label_predicted)
    print(f"\nRows classified: {len(class_label_predicted)}")
    print(f"Accuracy: {accuracy * 100:.3f}%\n")
    
    # 写入文件
    file.write(f"Classifier Settings: {mlp}\n\n")
    file.write(f"Rows classified: {len(class_label_predicted)}\n")
    file.write(f"Accuracy: {accuracy * 100:.3f}%\n\n")
    file.write("Confusion Matrix:\n")
    file.write(conf_mat_df.to_string() + "\n\n")

    # RandomForest分类器部分
    print("=== RandomForest ===")
    file.write("=== RandomForest Classifier Results ===\n")
    clf = RandomForestClassifier(
        max_depth=None, 
        random_state=0, 
        n_estimators=100, 
        class_weight='balanced'
    )
    class_label_predicted = cross_val_predict(clf, attributes_scaled, class_label, cv=cv)
    conf_mat = confusion_matrix(class_label, class_label_predicted, labels=class_labels)
    
    conf_mat_df = pd.DataFrame(
        conf_mat,
        index=[f"True: {label}" for label in class_labels],
        columns=[f"Predicted: {label}" for label in class_labels]
    )
    
    print(conf_mat_df)
    accuracy = accuracy_score(class_label, class_label_predicted)
    print(f"Rows classified: {len(class_label_predicted)}")
    print(f"Accuracy: {accuracy * 100:.3f}%\n")
    
    file.write(f"Classifier Settings: {clf}\n\n")
    file.write(f"Rows classified: {len(class_label_predicted)}\n")
    file.write(f"Accuracy: {accuracy * 100:.3f}%\n\n")
    file.write("Confusion Matrix:\n")
    file.write(conf_mat_df.to_string() + "\n\n")

内容的提问来源于stack exchange，提问作者knalle2