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    我有诊断,年龄和数量。 例如, 我已经超过50岁以上有重复诊断。我希望在新的专栏中看到这个年龄+数量关系的发生率。我怎样才能做到这一点 ?

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    在Weka(使用Java)中,我想成功地将分类器适配到同一数据集的不同属性子集。 是否有一种方法仅构建一次Instances对象,然后删除非选定的功能,但只是暂时的,因此可以高效地恢复并稍后使用,以便在稍后需要该属性以构建另一个分类时不需要每次从头创建一个全新的Instances对象时都必须创建? 我知道方法的deleteAttributeAt(),它说, 的 属性被删除 之前,也Remove类的

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    我试图用WEKA中的默认参数在数据上运行EM算法,但我无法理解如何解释它? === 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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    在Weka资源管理器中,有一个Generate ...按钮用于生成数据,其中列出了几个数据生成器。 我可以用默认设置运行数据生成器,但不太明白我在看什么。 例如,如果我使用RDG1生成数据,并使用熟悉的pima糖尿病数据集的关系,它使用一组生成数据的规则。我可以轻松保存生成的数据。但是,生成的规则在哪里? 而且从代我的输出文件看起来像这样: @data true,false,false,fals

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    如何从贝叶斯信念网络找到变量间的因果关系? 我所不解的是,找到变量之间的因果关系,我需要构建贝叶斯信念网络。 我google了一下,所有的例子说,它需要专业的知识和足够的数据来建立一个BBN。 我看到有在Weka中的贝叶斯网络的API。但对我来说太复杂了。 什么是一步在Weka的一步程序,这样我可以建立从数据集的贝叶斯网络(数据集包含几个变量和目标变量) 我已经用下面的代码试图 BayesNet

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    我有这种格式的数据:我有元组的数据量和每个函数的处理时间。我想通过“class”属性 这里做一个分类是一个例子: Amount-F1 Time-F1 Amount-F2 Time-F2 [...] Class 50 10 20 10 1 20 2 100 20 3 ... 我应该如何建立ARFF文件?我应该使用(Ammount,Time)元组的关系属性,还是应该使

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    使用数据集,Weka和J48分类器我有以下树: 而且它在右侧的'NumTweets'上分裂了很多。我能阻止J48在一个字段上进行超过指定数量的分割吗?因为这显然是过度配合我的数据在一个特定的领域。理想情况下,我希望它只能在分支中重复使用3-4次相同的字段。有什么办法可以做到这一点? 在此先感谢!

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    我有一个包含2500个实例的数据集。数据集中有一个属性,我想根据它的值创建不同的线性回归模型(因此我使用回归树) 我想知道如何更新模型,何时出现新实例(约100个实例)每小时加载到数据集。我不想每次都从头开始创建模型。 (我打算使用Weka的库,但我接受任何其他的Java学习机库,可以帮助我在这个意义上)

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    我正在使用python-weka-wrapper3。当试图运行分类M5P,我得到了一个异常: Training M5P classifier on iris =============================== Exception in thread "Thread-0" java.lang.NoClassDefFoundError: no/uib/cipr/matrix/Matri

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    我正在使用DECISION TREE(C4.5),RANDOM FOREST和NAIVE BAYES对虹膜数据进行分类。我正在使用从iris-train和iris-test下载的数据集。当我训练所有网络时,一切都很好,具有'分类器输出','具有类别的详细准确性'和'混淆矩阵'的正确结果。但是,当我在Weka-explorer-classify-test选项中选择虹膜测试数据并选择虹膜测试文件并在“