保留Weka中交叉验证的订单
我正在使用Weka GUI对传感器数据进行分类。 我有10个人的度量，数据已排序。因此，前10％对应于参与者1，第二10％对应于参与者2，等等。 我想使用10倍交叉验证在9位参与者上建立模型并在其余的参与者上进行测试。就我而言，我相信我可以通过简单地不随机化数据拆分来实现这一目标。 我该如何最好地做到这一点？ div class =“ h2_lin”>解决方案 我不知道如何在资
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WEKA-将实例分配给kmeans.buildClusterer时出错
我在Weka框架中还很陌生。到目前为止，我发现它非常易于使用和理解，但遇到一些我无法理解的问题。我正在尝试将csv文件中的数据集聚类。我得到了一个使用kmeans对数据集进行聚类的类，据我在Weka的Wiki（ http：//weka.wikispaces .com / ），该类的效果很好。唯一的问题是它正在读取一个arff文件，而我需要从一个csv文件读取。到现在为止还挺好。问题是当我将数据集中
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在Weka中以编程方式获取Xmeans集群器输出
在Weka中使用Kmeans时，可以在模型的结果输出上调用getAssignments（）以获取每个给定实例的集群分配。这是一个截短的Jython示例： >>>>>>导入weka.clusterers.SimpleKMeans作为kmeans >>> kmeans.buildClusterer（data） >>> assignments = kmeans.getAssignments（）
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即使没有100％的准确度，为什么我仍得到1.000 ROC面积值
我正在使用Weka作为分类器，到目前为止，它对我来说非常有用。但是，在上一次测试中，我得到了1.000 ROC区域值（如果我没记错的话，它代表了一个完美的分类），而没有100％的准确性，如图中的混淆矩阵所示。 我的问题是：是我对结果的解释不正确还是得到错误的结果（也许我正在使用的分类器编程不正确，尽管我认为这不太可能）？ 分类输出 谢谢！ 解决方案 精度是在一个特定的阈值
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Weka-二进制分类提供极化/有偏结果
首先让我说，我是WEKA新手。 我正在使用WEKA来解决二进制分类问题，在该问题中某些指标已被用来得到实例的是/否答案。 为了说明这个问题，这是我为一组包含288个实例，190个“是”和98个实例的混淆矩阵使用BayesNet的'no'值： ab
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有谁知道如何根据前提条件生成AUC / Roc区域？
我知道AUC / ROC区域（ http://weka.wikispaces.com/ weka中的Area + under + the + curve ）基于e Mann Whitney统计信息（ http://en.wikipedia.org/wiki/Mann-Whitney_U ） 但是我的疑问是，如果我有10个标记实例（是或N，即二进制目标属性），通过对数据集应用算法（即J48），
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WEKA工具箱中的隐马尔可夫模型等效于什么？
我需要对来自8个加速度计组成的传感器网络的数据流进行分类。每个加速度计给我一个X Y和Z值。因此，在每个样本上，我有8 x 3 = 24个加速度值。我以大约30 Hz的频率采样，执行时间约为0.5秒。 起初，我想到了为此使用隐马尔可夫模型，但似乎WEKA工具包没有提供这种功能。 WEKA等效于什么？ 谢谢。 编辑：如何格式化数据？ 我已经收集了数据，现在我想使用HMMWek
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通过Java代码在Weka GUI和Weka中获得不同的结果
我正在使用NaiveBayesMultinomialText分类器在Weka中应用文本分类。问题是，当我使用GUI进行操作并在相同的火车数据上进行测试（不进行交叉验证）时，我得到了93％的准确率，而当我尝试通过Java代码进行操作时，我得到了67％的准确率。可能是什么问题？ 在GUI中，我使用以下配置： Lnorm 2.0 调试错误 小写字母令牌True minWordFreq
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Weka J48分类器：无法处理数字类？
我现在正在尝试使用Weka在我的训练数据上构建J48（C4.5）分类器模型。 首先，我这样做了，这似乎很成功OK： java -Xmx10G -cp /weka/weka.jar weka.core.converters.TextDirectoryLoader -dir / home / test / cats> /home/test/cats.arff 这似乎也可以：
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Java类型的方法未定义
在弄清楚我在哪方面出错时遇到了真正的麻烦。使用Java中的WEKA构建系统来研究关联，并正在尝试实现Apriori算法。当前的代码是： 封装模型； 导入weka.associations。*; 导入weka.core.Instances; 导入weka.core.converters.ConverterUtils.DataSource; 公共类Apriori { pub
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可视化Weka分类树
我正在使用一些在线可用的数据集，并试图可视化树。但是，它根本不让我看到树选项。有人可以指导我如何通过使用在线提供的数据集来获取weka中的树形图吗？ 解决方案 查看此处 http://maya.cs.depaul.edu/classes/ect584/weka/classify.html 例如， 首先，您必须适合您的决策树（我在 iris 数据集上使用了J48分类器），以通常的方式。
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Java，Weka:NaiveBayesUpdateable:无法处理数字类
我正在尝试使用来自Weka的NaiveBayesUpdateable分类器.我的数据包含名义和数字属性: @relation cars @attribute country {FR, UK, ...} @attribute city {London, Paris, ...} @attribute car_make {Toyota, BMW, ...} @attribute
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如何解决java.lang.RuntimeException:存根！ .java文件错误?
我正在尝试使用在Weka GUI上创建的.model文件对实例进行分类.看来我已经成功对测试实例进行了分类，但是，我不确定是否能够成功加载我的.model文件和Stub编译器错误. 我尝试删除了extends AppCompatActivity，如果这对.model上传有任何影响.事实证明，使用getAssets()时，代码必须在活动中.但是，我仍然不确定模型是否已上传以及异常的编译器错误.
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如何在Quinlan的C4.5算法中计算数字属性的阈值?
我试图找到C4.5算法如何确定数字属性的阈值.我已经研究并且无法理解，在大多数地方我都找到了以下信息: 首先根据要考虑的属性Y的值对训练样本进行排序.这些值只有有限数目，因此让我们将它们按排序顺序表示为{v1，v2，…，vm}. 将vi和vi + 1之间的任何阈值都具有相同的效果，可以将案例分为属性Y的值位于{v1，v2，…，vi}的情况和值为{vi + 1，vi的情况+2，…，vm}.因此
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如何在火花中对每个执行器执行一次操作
我在S3中存储了一个weka模型，大小约为400MB. 现在，我有一些记录，我要在该记录上运行模型并执行预测. 为了进行预测，我尝试过的是 下载模型并将其作为静态对象加载到驱动程序上，并将其广播给所有执行者.对预测RDD执行映射操作. ---->无法正常工作，就像在Weka中执行预测一样，需要修改模型对象，并且广播需要只读副本. 下载模型并将其作为静态对象加载到驱动程序上，并在每
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我该如何将群集标签与我的'基本事实'匹配Matlab中的标签
我已经在这里搜索并搜索过，但无济于事.当在Weka中进行聚类时，有一个方便的选择，即聚类的类，它可以匹配算法产生的聚类，例如简单的k均值，将您提供的“地面真相"类标签作为类属性.这样我们就可以看到聚类准确性(不正确的百分比). 现在，如何在Matlab中实现此目标，即翻译我的clusterClasses矢量，例如[1, 1, 2, 1, 3, 2, 3, 1, 1, 1]放入与提供的地面真相
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Weka的主成分分析
我刚刚在训练集中计算了PCA，Weka用选择和计算新属性的方式向我返回了新属性. 现在，我想使用这些数据构建一个模型，然后在测试集上使用该模型. 您知道是否有一种方法可以根据新的属性类型自动修改测试集吗? 解决方案 您是否需要主要成分进行分析或仅将其输入分类器?如果不是，则仅使用Meta-> FilteredClassifier分类器.将过滤器设置为PrincipalComponen
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在Android中使用Weka将CSV转换为ARFF时出错
我正在演唱在weka网站上找到的代码和说明 https://weka .wikispaces.com/Converting + CSV + to + ARFF 但是由于某种原因，它给了我错误.注意，我检查以确保文件存在并且可读. CSVLoader.java的代码 https://github.com/rjmarsan/Weka-for-Android/blob/925a77b566d6
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读取Weka训练的模型文件时出现java.io.EOFException
我正在尝试加载经过weka训练的模型文件以生成预测.但是尝试执行此操作时出现java.io.eofexception错误.我确定这与我的模型文件格式不正确有关.但是我已经使用了weka工具来创建模型文件，并且不知道出了什么问题. 代码 public Classifier loadModel() throws Exception { this.readConfFile();
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Weka十进制精度
在对我的定价数据使用Weka GUI中的MLP所带来的看似出色的结果感到非常兴奋之后，我编写了一些Java，使用了具有相同参数的MLP.这是乐趣的开始，结果是完全不同的，我现在发现这似乎是由于四舍五入的缘故. GUI舍入为3 dp，我的Java代码舍入为5 dp. 我已经仔细阅读了手册，但似乎找不到一个选项来强制GUI在其输出的谓词上使用5dp精度.有人知道我该怎么做吗? 谢谢
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