Stanford nlp 斯坦福nlp分类器的输出

我们正在学习斯坦福nlp分类器的使用。正如它的维基页面所说，它可以用来建立数字数据分类模型，比如Iris：

但在解释输出时，我们对其中一些有困难：有4列用于输入属性（1值、2值、3值、4值），一列用于输出标签（Iris setosa、Iris versicolor、Iris virginica）。但这里的阶级是什么？它是整个输出列吗

构建此分类器：具有以下权重的线性分类器

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 刚毛鸢尾 三值-2.27 0.03 2.26 等级0.34 0.65-1.01 4-值-1.07-0.91 1.99 2-值1.60-0.13-1.43 1-值0.69 0.42-1.23 总计：-0.72 0.05 0.57 概率：0.15 0.32 0.54

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类类似于简单线性回归中的截距项-它表示不同类的相对频率。这是每个实例的特征