ANN result analysis of WEKA in figure

Instances:    985 Attributes:   3               MACD Histogram               MACD B/S Signal               Buy/Sell Decision Test mode:evaluate on training data === Classifier model (full training set) === Sigmoid Node 0     Inputs    Weights     Threshold    -0.3116269715579534     Node 3    3.274473439437122     Node 4    -3.383164048576112 Sigmoid Node 1     Inputs    Weights     Threshold    0.2409820685394542     Node 3    -4.420565987952903     Node 4    4.64828210539793 Sigmoid Node 2     Inputs    Weights     Threshold    -4.040957147476074     Node 3    0.7804868368378183     Node 4    -1.598294099172754 Sigmoid Node 3     Inputs    Weights     Threshold    -6.504255241529023     Attrib MACD Histogram    -18.463633865266885     Attrib MACD B/S Signal    -0.043694720894122255 Sigmoid Node 4     Inputs    Weights     Threshold    -8.806123515543858     Attrib MACD Histogram    -17.522682964236022     Attrib MACD B/S Signal    -0.046929639173773546 Class 1     Input     Node 0 Class -1     Input     Node 1 Class 0     Input     Node 2 Time taken to build model: 0.95 seconds === Evaluation on training set === === Summary === Correctly Classified Instances         543               55.1269 % Incorrectly Classified Instances       442               44.8731 % Kappa statistic                          0.0904 Mean absolute error                      0.3296 Root mean squared error                  0.4077 Relative absolute error                 96.2216 % Root relative squared error             98.5509 % Total Number of Instances              985      === Detailed Accuracy By Class ===                TP Rate   FP Rate   Precision   Recall  F-Measure   ROC Area  Class                  0.13      0.052      0.693     0.13      0.219      0.539    1                  0.96      0.859      0.537     0.96      0.689      0.552    -1                  0         0          0         0         0        0.758    0 Weighted Avg.    0.551     0.463      0.604     0.551     0.455      0.549 === Confusion Matrix ===    a   b   c   <-- classified as   61 408   0 |   a = 1   20 482   0 |   b = -1    7   7   0 |   c = 0

Table 1

  Above the layer structure of this result shown in figure 1. The input features are MACD Histogram and MACD B/S Signal, the output is Buy/Sell Decision which includes three classes 1,-1 and 0 standing for buy, sell and hold decision. The associated weight for hidden and output layer are all given.

Figure 1: ANN structure for MACD