weka

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CfsSubsetEvaluator在進行特徵選擇時，在選擇交叉驗證的每個步驟中的特徵時使用多少和/或什麼標準？

我對WEKA相當陌生，我有一個數據集111 cases與109 attributes。我正在使用WEKA中的功能選項卡CfsSubsetEval和BestFirst search method以供feature selection使用。我正在使用leave-one-out cross-validation。所以，多少特徵不WEKA挑或什麼是停止標準爲特徵的數目這個方法選擇在交叉驗證的各步驟謝謝

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在matlab中使用weka：未定義weka.core.converters.MatlabLoader

當我嘗試在matlab中使用weka時，遇到了一個問題。任何人都可以幫助我嗎？ WEKA_HOME = 'C:\Program Files\Weka-3-8'; javaaddpath([WEKA_HOME '\weka.jar']); loader = weka.core.converters.MatlabLoader(); 然後我得到錯誤信息： Undefined variable

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Weka in R無法正常工作 - 無法通過WPM加載weka包

我正嘗試在R（Studio）中使用RWeka包。在安裝JAVA以匹配R（64位）之後，我創建了一個WEKA_HOME目錄，在該目錄中我已經將文件夾'wekafiles'存儲在其他地方。因此，要總結，我得到試圖安裝一個軟件包秧雞如果發生錯誤，例如： WPM（「安裝包」，「optics_dbSCan」）錯誤.jcall（WPM，「Z」，「installPackageFromReposito

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如何訪問標有j48的數據？

import javax.print.attribute.DateTimeSyntax; import weka.core.Instances; import weka.core.converters.ConverterUtils.DataSource; import weka.classifiers.bayes.NaiveBayes; import weka.classifiers.tr

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解釋屬性選擇的輸出秧雞

我有 === Attribute selection 10 fold cross-validation seed: 2 === number of folds (%) attribute 10(100 %) 1 H0_D0 10(100 %) 3 Ar 0( 0 %) 4 LT_LH 0( 0 %) 5 tan_y_2 1

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秧雞和MongoDB連接失敗

我需要weka連接到我的MongoDB數據庫，但我總是有這樣的問題，我不能找到一個解決方案：異常：java.sql.SQLException中：無法找到蒙戈適合： JDBC合適的驅動程序//本地主機/ MyDatabase的

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如何使用數字來使用fiter替換Weka中的字符串值？

現在我有一個問題。我需要使用weka fiter來處理Instances類的對象的數據。代碼在這裏。 CSVLoader loader=new CSVLoader(); loader.setSource(new File(path to file.csv)); Instances data=loader.getDataSet(); data.setClassIndex(data.numAtt

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如何在Linux中通過命令行運行Auto-Weka

我有一個大型數據集，約140000行和20個要運行Auto Weka但使用GUI的功能，我只能運行它幾個小時我必須保持我的筆記本電腦。所以我想通過命令行在服務器上運行它。但我無法弄清楚如何去做。我使用這個命令 java -cp autoweka.jar weka.classifiers.meta.AutoWEKAClassifier -t train.csv -timeLimit 15 -no-

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Weka軟件決策樹

安裝Weka 3.8後，在資源管理器中加載一個.csv文件，我想用參數「use training set」構建一個決策樹。一切都被安裝好（對於包括Oracle的64位Java VM 1.8的64位Windows自解壓可執行文件）加載罰款，因爲它以前保存，使用Excel中的文件，如昏迷分隔。問題在於建立決策樹本身：我進入選項卡分類，選擇測試選項「使用訓練集」並開始。開始後，出現一個特定的結果

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缺少的數據爲weka datamining檢索

我需要從我的數據庫檢索數據與weka挖掘，但一些數據在有關表中缺少，我應該手動改進與這些缺少的屬性的arff文件？在我的工作中，我有一張參加特定課程的人員（身份證，姓名，年齡，國籍，專業，等級，電子郵件，密碼）。所以根據他們的檔案（等級，專業）和他們的蹤跡（見課程視頻或否，有一個帳戶或已經創建了一個新帳戶），我需要確定他是否參加課程或不參加課程的概率。所以這裏的缺失值是see-video（ye