Weka實時監督式學習（在Android手機上）

Question

我想使用加速度計數據（嘗試）預測用戶正在做什麼活動（簡單活動）。假設我有一堆訓練實例，其中是一個訓練實例，而xn是類標籤。在訓練之後，我想要接收數據，進行轉換，然後實時（或接近）輸出活動的分類。

首先，有什麼建議？其次，我將爲訓練集設置班級標籤，但不包含測試集。我應該如何計算準確度。我不會只看標籤，因爲測試集沒有標籤。最後，我只想確保Weka不會抱怨測試集沒有任何類標籤。

我傾向於使用監督式學習，但我可以辯論出來。

Answer 1

這似乎是一個監督ML問題。如果你想使用Weka GUI，你必須給你的測試數據添加標籤。然後將它們傳遞給weka，看看Weka的分類結果是什麼。您爲測試數據預設的標籤不會影響您的結果。

如果您不知道測試數據應該是什麼，那將是一個無監督ML問題。自監督問題以來，爲了訓練模型並對其進行評估（N-fold交叉驗證），您必須知道事實真相。