weka

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我通過GUI使用WEKA。當使用J48和BestFirst在分類問題上運行WrapperSubsetEval時，我發現該工具默認情況下優化了離散類的精度。這個準確度是如何正式定義的？

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我有CSV文件，其中包含有關流量工程的一些變量（如車道數量，車道質量，人口等）。最後一列是ADT（平均每日流量），其基於位於道路上的傳感器來計算。我想預測ADT其他道路使用相同的變量，最後比較我的預測ADT在我的CSV文件中實際的。我分我的數據集分爲兩個部分（70％和30％）。在Weka中，使用K-星算法，我把我的數據的70％設定選擇選項use training set和測試其他30％選擇

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如何在java weka中複製屬性？

我正在使用Weka庫進行特徵選擇問題解決方案。我已讀出的數據，如下所示：所述的數據集是在ARFF格式 BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader("D:\\Exp\\golf.arff")); Instances data = new Instances(reader); reader.close();

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機器學習 - 巨大隻有正面文本數據集

我有一個包含數千個屬於某個主題的句子的數據集。我想知道什麼是最好創建一個分類器，根據他們是否談論該主題，將預測文本爲「真」或「假」。我一直在使用的解決方案與Weka的（基本分類）和Tensorflow（神經網絡方法）。我用字符串向量來預處理數據。由於沒有負樣本，我處理一個類。我試過一類分類器（Weka中的libSVM），但是誤報的數量非常高，我不能使用它。我也嘗試添加陰性樣品但當文本來預測

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Weka來自命令行的ThresholdSelector

我在Weka中安裝了ThresholdSelector分類器，它在Weka的GUI中工作正常，但是我無法從命令行運行它。我嘗試： java -classpath weka.jar weka.classifiers.meta.ThresholdSelector -C 5 -X 3 -E 1 -R 0 -M FMEASURE -S 1 -W weka.classifiers.functions.Log

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Weka中，

我使用的Weka的聚類方法將類似的字符串模式如何使用聚類方法將類似的字符串模式。我已經使用首先WEKA的fonction「stringtowordVector」，然後我直接使用聚類一些methodes，但我不能得到正確的結果，可能有人給我一些正確的方法來組這類數據？這是我的數據的一小部分： @relation ponds @ATTRIBUTE LCC string @data acegi

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如何將WEKA預處理步驟加載到R？

我已經使用WEKA GUI Java here來進行數據的預處理。我想現在在R中使用相同的預處理步驟。例如，我想將WEKA GUI的MultiFilter預處理加載到R.我無法在RWeka中找到它。如何將WEKA預處理步驟加載到R？

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Weka分類：錯誤+正確<全部實例，怎麼回事？

我爲着名的鳶尾花問題運行此代碼，進行10次交叉驗證，然後使用5種不同的分類方法對它們進行分類。這應該使135個實例分類培訓和測試的15十次，所以我希望有錯誤的分類情況下+正確分類實例= 15 以下是代碼，並輸出。 public class WekaTest { public static void main(String[] args) throws Exception {

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功能（屬性）排名

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weka.classifiers.neural.lvq沒有找到

我在哪裏可以找到lvq在weka dev 3.7.11 jar？在導入這個weka.classifiers.neural.lvq時，它顯示我找不到錯誤。