使用weka api進行10次交叉驗證

如何使用Weka Api進行10次交叉驗證來製作分類模型。使用weka api進行10次交叉驗證

我應該先交叉驗證模型：

evaluation.crossValidateModel(classifier, trainingSet, 10, Random(1))

然後根據這個訓練集建立一個新的分類器。例如

NaiveBayes nb2 = new NaiveBayes(); 
nb2.buildClassifier(train);

然後保存並使用此模型（nb2）？

你在混合概念。交叉驗證用於測試數據集上學習技術的性能。常用的程序是使用整個數據集來執行CV，通常爲10倍。然後你可以看到哪種學習技術獲得更好的性能。您可以使用該技術來學習整個數據集上的模型，以便進行未來預測。

2014-07-25 16:30:01 ceferra

是的，據我所知，您可以使用例如， 10倍交叉驗證（weka中的選項），並在您的數據庫中查看正確分類的實例，根據該實例查看學習技術的性能。但是如果你想在java中做同樣的事情，你應該使用例如NaiveBayes技術來訓練/測試你的數據集，然後使用該集合來構建模型？ – user2868483

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