weka

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私はInstancesオブジェクトを構築し、Attributesを追加してから、インスタンスオブジェクトの形式でデータを追加します。これを書き出すと、toString（）メソッドはすでにOutOfBoundsExceptionをスローしており、インスタンス内のデータを評価できません。データを出力しようとするとエラーが発生し、データオブジェクトのtoString（）を評価できないことを示すように、

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weka javaの精度はweka explorerとは異なります

私はwekaのjava apiで作業していますが、私はJ48で精度を見つけるのに苦労しています。 J48 J48_classifier = new new J48(); J48_classifier.buildClassifier(data); // build classifier eval.crossValidateModel(J48_classifier, data, 1

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Wekaランタイムエラー

私はトレーニングデータセットの最初の属性をコピーし、ブックを保持する目的でテストセットから対応するものをコピーしようとしています。私のコードは正常にコンパイルされます。しかし、私はそれを実行することはできません。私は、次のerrorwhen実行javaは、私は、WEKA-3-8-1/weka.jar WekaRF -cp javaの実行した場合、私は Error: Could not find o

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Wekaの相互検証のための順序を保つ

私はセンサーデータを分類するためにWeka GUIを使用しています。私は10人の尺度を持っており、データはソートされています。したがって、最初の10％は参加者1に対応し、2番目の10％は参加者2に対応します。 10人のクロス検証を使用して9人の参加者にモデルを構築し、残りの参加者でテストします。私の場合、私はデータ分割をランダム化しないだけでこれを達成できると信じています。どうすればこのように

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名目値に基づくWeka-cross検証

私は分類子をテストしたいデータがあります。このデータには多くの属性があり、ターゲットクラスはバイナリtrue/falseです。また、データは1-32と呼ばれる32のソースから得られることがわかります。この情報はarffファイルにあります。だから私はarffファイルがあります：私は、例えば、クロスバリデーション4倍を選択することができる分類器の下にWEKAエクスプローラで @attribut

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フィジーのWekaプラグインをPythonで使用できますか？

私はフィジーでWekaプラグインを使用して分類器を作成し、arffファイルと.modelファイル（これは分類子です）を返します。何とかSVMで使うためにこれをPythonに実装できるかどうか知っていますか？これは私がイメージにWekaを使用している方法です。

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Weka - クラシファイアはすべての入力に対して同じ分布を返します

私は2つのクラス間でテキストを分類するための素朴なベイベイ分類子を構築しようとしています。すべてがGUIエクスプローラでうまく動作しますが、コードで再作成しようとすると、どの入力を分類しようとも、同じ出力が得られます。コード内では、GUI内で得られるのと同じ評価基準（81％の精度）が得られますが、新しいインスタンスを作成して分類するたびに、入力に関係なく両方のクラスに対して同じ分布が得られます私

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保存されたモデルを使用してJavaコード（Weka）でデータをテストする

私は機械学習の新機能ですので、理解が間違っていることがあります。私はwekaを使用してJavaコードを介して保存されたモデルをロードすることによってデータをテストしようとしています。 Instances testingData = readArffFile(testFile); try { LibSVM cls = (LibSVM) weka.core.

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テキスト分類でWEKAのMultilayerPerceptronを使用した出力が正しくない

私はデータを分類するためにMultilayerPerceptronニューラルネットワークを使用しようとしています。しかし、どのような設定を試しても、私はいつも50％の正しい結果しか得られていないようです。私は、他の分類子が同じデータセットを使用してより信憑性の高い結果を提供するように見えることを確認することができます。私のデータは 'string、nominal'の形式です。前処理についてもう

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glass.arffをneo4jデータベースとして使用するにはどうすればよいですか？

私はWekaクラスを適用するためにJavaのglass.arffデータセットを使用しています。私はLouvainアルゴリズムを使用してそのフィーチャを選択する必要があります。私はneo4jパッケージでLouvainアルゴリズムを使いたいです。どのようにしてneo4jデータベースとしてglass.arffを使用できますか？