Weka 线性回归 ClassNotFoundException
String filePath = new File("").getAbsolutePath();DataSource source = new DataSource(filePath + "\\src\\data\\data.arff");实例数据集 = source.getDataSet();//设置类数据集.setClassIndex(0);//构建模型**线性回归 lr = 新线性回归()
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如何在 Weka 中使用权重
关于 Weka 中的权重，我需要您的帮助.我正在对大量数据进行一些实验:我正在将数据转换为实例并使用不同的分类器进行研究.现在我想检查赋予实例权重如何影响学习 - 有时我想赋予实例权重，有时则不.我的问题是: 可能的权重范围是多少? 权重的影响是否因分类器而异? 是否有默认权重(我在某处看到它可能是 1，但我想确认一下)? 对相关信息的任何引用将不胜感激:) 解决方案 问题 2
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为什么 WEKA 评估类需要训练实例?
我不明白为什么 Weka 评估类构造函数需要列车实例才能工作. 谁能给我解释一下? 理论上，评估仅取决于训练模型(下一段代码中的cls)和测试数据(TestingSet). 谢谢！ 这是一个例子: //TrainingSet 是训练实例//TestingSet 是 testingInstances//构建分类器分类器 cls = (Classifier) new Naiv
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什么是 WEKA 中的类索引?
我必须在我的 java 代码中使用 WEKA 进行预测.基本上我必须研究给定的代码并重用它. testdata.setClassIndex(data.numAttributes() - 1); 我无法理解上面这行的意思.什么是类索引? testdata 和 data 是实例对象. 解决方案 如概述 此处，setClassIndex 用于定义表示类的属性(用于预测目的).鉴
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Weka Explorer 中没有分类器
我刚刚发现了 weka，所以我决定尝试一下.我下载了一些训练数据: @relation 天气@attribute 展望{晴、阴、雨}@attribute 温度真实@attribute 湿度真实@attribute 风{真，假}@attribute play {是，否}@数据晴天,85,85,FALSE,no阳光明媚，80,90，真，无阴天，83,86，假，是下雨，70,96，FALSE，是的下雨
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属性的Weka预测值
我有一个关于查找某些属性的预测值的问题.在我的问题中，建议我将属性转换为二进制类，然后应用“决策树桩"来找出每个属性的预测值.我该怎么做? 我查看了这个问题，但这并不是我的意思. 提前致谢，绳索. 解决方案 您可以使用 Weka 的 Explorer 中 Select Attributes 选项卡下的方法找到最具预测性的属性.
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如何在java代码中的weka中使用日期类型?
我正在尝试使用一个日期属性和一个数字属性创建训练实例.由于我的日期值，我收到错误消息.错误是:java.lang.IllegalArgumentException: 属性既不是名义值也不是字符串！ 我想我不明白如何处理这种格式.我已经搜索了很多，但所有的例子都是关于在 arff 文件中使用它的，我找不到任何 java 代码的例子.如果您能告诉我哪里出错或给我发送一些可以指导我解决此问题的链接
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如何在 WEKA 中导入 XML 文件
我想在weka中导入一堆xml数据.是否有简单的解决方案或教程，或者我必须手动将其转换为 csv 或 arff 文件格式? 解决方案 没有直接的方法将实例从 XML 加载到 Weka.您唯一真正的选择是 CSV、arff 或数据库，因此您必须编写一些转换代码.我过去曾使用 rarff 使用 Ruby 构建 arff 文件.
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Weka 抛出“UnassignedDatasetException"；
我正在使用 Weka 3.6.11，但我遇到了一个错误，我无法弄清楚是什么导致了它.我遵循了 Weka 手册中的第 202-204 页，并像他们说的那样构建了我的数据.仍然当我尝试对数据进行分类时，我得到了一个错误. weka.core.UnassignedDatasetException:实例无权访问数据集！ 这是我到目前为止的代码: public static voidclassifyT
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Weka中的堆叠算法是什么?它实际上是如何工作的?
基础分类器的结果是由投票系统选择的吗?那么元分类器在输入时实际上得到了什么，整个分类器还是只是未分类的分类器?如果整个机制可以用一个像这个链接这样的简单例子来解释，那将会很有帮助Weka.classifiers.meta.vote 中的多数投票算法 提前致谢. 解决方案 考虑一个由 n 个成员组成的集合.这些成员中的每一个都接受了一组给定的训练数据的训练.集成成员可以共享相同的分类器
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Weka 仅将数字更改为名义
我有一个要导入 Weka 的 CSV 文件.所有变量都以数字形式导入.我需要将其中 3 个更改为名义值.但是，当我在其上放置 numerictonominal 过滤器时 - 所有变量都会发生变化.我只想改变3. 1) 有没有办法通过过滤器改变一些2)或者你可以在导入过程中设置它.如果是这样，我也想不通. 解决方案 我假设您使用的是 Weka Explorer (GUI).要将过滤器应
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转换为 Weka 日期格式
我有一个带有一些属性的 csv 文件.一个是带有日期的日期属性 - yyyy-mm-dd hh:mm:ss .但是 Weka 将其视为名义而不是日期类型.如何解决这个问题?请帮我解决一下这个.(我使用 Weka Explorer) 解决方案 一个很好的参考，你可以在这里得到它:https://waikato.github.io/weka-wiki/formats_and_processin
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在使用 WEKA 时找出错误分类的实例
我正在使用 WEKA 的 GUI 版本，我正在使用朴素贝叶斯进行分类.谁能告诉我如何找出哪些实例被错误分类. 解决方案 转到 Weka 资源管理器中的分类选项卡 点击更多选项... 检查输出预测 点击确定 希望有所帮助.
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分类时跳过特征，但在输出中显示特征
我创建了一个包含 +/- 13000 行和 +/- 50 个特征的数据集.我知道如何输出每个分类结果:预测和实际，但我希望能够用这些结果输出某种 ID.所以我在我的数据集中添加了一个 ID 列，但我不知道在分类时如何忽略 ID，同时仍然能够输出每个预测结果的 ID.我知道如何选择要在每次预测中输出的特征. 解决方案 使用 FilteredClassifier.请参阅this 和 this
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如何使用 Weka 预测结果
我是 Weka 的新手，我对这个工具感到困惑.我有一个关于水果价格和相关属性的数据集.我正在尝试使用数据集预测特定的水果价格.由于我是 Weka 的新手，我无法弄清楚如何完成这项任务.请帮助我或指导我学习有关如何进行预测的教程，以及执行此任务的最佳方法或算法是什么. 解决方案 如果您想了解更多关于保存训练好的分类器并稍后加载以进行预测的信息，请参阅以下内容. 假设您要使用 Weka
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我所有数据库查询的相同实例标头 ( arff )
我正在使用 InstanceQuery 、SQL 查询来构建我的 实例.但是我的查询结果并不总是按照 SQL 中的正常顺序出现.因为从不同的 SQL 构造的实例具有不同的标头.下面是一个简单的例子.我怀疑我的结果会因为这种行为而改变. 标题 1 @attribute 持续时间数字@attribute protocol_type {tcp,udp}@attribute 服务 {http,do
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如何将文本文件转换为 ARFF 格式?
我使用 WEKA 工具进行文本分类，我必须将纯文本文件转换为 ARFF 格式.但是，我不知道该怎么做.任何人都可以帮我将文本文件转换为 ARFF 格式吗? 感谢 Renklauf 的回复， 我不明白这些要点“因为像记事本这样的文本编辑器只允许有限数量的列，所以你需要得到像 Notepad++ 这样的东西才能在一行中容纳所有内容."..你能不能简单解释一下.. 假设文本数据就像一个
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Weka.classifiers.meta.vote 中的多数投票算法
Weka 中使用的多数投票算法是什么.我试图弄清楚它的代码，但无法理解. 解决方案 在 Weka 中，您可以在 Weka.classifiers.meta.vote 中选择要使用的多个分类器.如果您选择 Majority Voting 作为 combinationRule(仅适用于 nominal 类)，那么这些分类器中的每一个都将预测一个名义类标签测试样品.然后将选择预测最多的标签作为
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WEKA:如何从classifyInstance获取分数?
我正在使用 FilteredClassifier.classifyInstance() 在 weka 中对我的实例进行分类. 我有 2 个类(真和假)，而且我有很多正数，所以我实际上需要知道每个实例的分数才能获得最好的正数. 你知道我如何从我的 weka 分类器中获得分数吗? 谢谢 更新:我也尝试过使用 distributionForInstance，但对于每个实例，我总是
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将 Weka 分类器的结果写入 Java 文件
我用Java代码在Weka中生成决策树如下: J48 j48DecisionTree = new J48();实例数据 = null;数据 = 新实例(新 BufferedReader(新 FileReader(dt.getArffFile())))；data.setClassIndex(data.numAttributes() - 1);j48DecisionTree.buildClassi
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