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我有診斷，年齡和數量。例如，我已經超過50歲以上有重複診斷。我希望在新的專欄中看到這個年齡+數量關係的發生率。我怎樣才能做到這一點？

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在Weka（使用Java）中，我想成功地將分類器適配到同一數據集的不同屬性子集。是否有一種方法僅構建一次Instances對象，然後刪除非選定的功能，但只是暫時的，因此可以高效地恢復並稍後使用，以便在稍後需要該屬性以構建另一個分類時不需要每次從頭創建一個全新的Instances對象時都必須創建？我知道方法的deleteAttributeAt（），它說，的屬性被刪除之前，也Remove類的

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如何在weka上解釋EM的輸出

我試圖用WEKA中的默認參數在數據上運行EM算法，但我無法理解如何解釋它？ === Run information === Scheme: weka.clusterers.EM -I 100 -N -1 -X 10 -max -1 -ll-cv 1.0E-6 -ll-iter 1.0E-6 -M 1.0E-6 -K 10 -num-slots 1 -S 100 Relation

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Weka的文檔生成...按鈕

在Weka資源管理器中，有一個Generate ...按鈕用於生成數據，其中列出了幾個數據生成器。我可以用默認設置運行數據生成器，但不太明白我在看什麼。例如，如果我使用RDG1生成數據，並使用熟悉的pima糖尿病數據集的關係，它使用一組生成數據的規則。我可以輕鬆保存生成的數據。但是，生成的規則在哪裏？而且從代我的輸出文件看起來像這樣： @data true,false,false,fals

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如何在weka中使用貝葉斯beleifnetwork找到變量之間的隨意關係？

如何從貝葉斯信念網絡找到變量間的因果關係？我所不解的是，找到變量之間的因果關係，我需要構建貝葉斯信念網絡。我google了一下，所有的例子說，它需要專業的知識和足夠的數據來建立一個BBN。我看到有在Weka中的貝葉斯網絡的API。但對我來說太複雜了。什麼是一步在Weka的一步程序，這樣我可以建立從數據集的貝葉斯網絡（數據集包含幾個變量和目標變量）我已經用下面的代碼試圖 BayesNet

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Weka中的關係數據？

我有這種格式的數據：我有元組的數據量和每個函數的處理時間。我想通過「class」屬性這裏做一個分類是一個例子： Amount-F1 Time-F1 Amount-F2 Time-F2 [...] Class 50 10 20 10 1 20 2 100 20 3 ... 我應該如何建立ARFF文件？我應該使用（Ammount，Time）元組的關係屬性，還是應該使

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我可以防止J48分類器在同一個字段上分裂超過x次嗎？

使用數據集，Weka和J48分類器我有以下樹：而且它在右側的'NumTweets'上分裂了很多。我能阻止J48在一個字段上進行超過指定數量的分割嗎？因爲這顯然是過度配合我的數據在一個特定的領域。理想情況下，我希望它只能在分支中重複使用3-4次相同的字段。有什麼辦法可以做到這一點？在此先感謝！

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使用新數據更新迴歸樹

我有一個包含2500個實例的數據集。數據集中有一個屬性，我想根據它的值創建不同的線性迴歸模型（因此我使用迴歸樹）我想知道如何更新模型，何時出現新實例（約100個實例）每小時加載到數據集。我不想每次都從頭開始創建模型。（我打算使用Weka的庫，但我接受任何其他的Java學習機庫，可以幫助我在這個意義上）

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python-weka-wrapper3 M5P返回Java ERROr

我正在使用python-weka-wrapper3。當試圖運行分類M5P，我得到了一個異常： Training M5P classifier on iris =============================== Exception in thread "Thread-0" java.lang.NoClassDefFoundError: no/uib/cipr/matrix/Matri

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Weka中的空混淆矩陣與測試數據

我正在使用DECISION TREE（C4.5），RANDOM FOREST和NAIVE BAYES對虹膜數據進行分類。我正在使用從iris-train和iris-test下載的數據集。當我訓練所有網絡時，一切都很好，具有'分類器輸出'，'具有類別的詳細準確性'和'混淆矩陣'的正確結果。但是，當我在Weka-explorer-classify-test選項中選擇虹膜測試數據並選擇虹膜測試文件並在「