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私は、決定木（C4.5）、ランダム森林およびナイーブベイを使用して虹彩データを分類しています。 iris-trainとiris-testからダウンロードしたデータセットを使用しています。私がすべてのネットワークを訓練するときには、「分類器の出力」、「クラスによる詳細精度」、「混同マトリクス」という適切な結果が得られます。しかし、Weka-explorerの分類テストオプションでアイリステストデータ

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私はWekaの私の属性の発生をどのように見つけることができますか？

私は診断、年齢、およびその数量を持っています。例えば、私は、重複診断で50+以上のものを持っています。私はこの時代の発生率+クォティティ関係を新しい列で見たいと思う。どうやってやるの？

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Weka一時的に属性を削除して後で復元する

Weka（Javaを使用）では、同じデータセットの異なる属性のサブセットに順次分類器を適合させたいと思います。 Instancesオブジェクトを一度しか構築しないで、選択されていないフィーチャを一時的に削除する方法はありますか？後で効率的にリストアして使用することができます。まったく新しいInstancesオブジェクトをゼロから毎回作成する必要がありますか？属性はクラスRemoveのともに削除

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Weka Generate ...のドキュメント

Weka Explorerには、データを生成するためのGenerate ...ボタンがあり、いくつかのデータジェネレータがリストされています。私はデフォルト設定でデータジェネレータを実行できますが、私が見ていることはよく分かりません。例えば、身近なピマ・糖尿病のデータセットとの関係でRDG1を使用してデータを生成した場合、それはデータを生成する一連のルールを使用します。私は簡単に生成されたデー

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生成された関連ルールから最適なルールを選択する方法は？

"アソシエーションルールの作成"演算子からアソシエーションルールを生成しました。これらの中から最も興味深いルールを選択するにはどうすればよいですか？作成したルール - https://ibb.co/duUoKF

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文字列属性を処理できません！うーんクラスタリング

助けてください！は、これは私のコードです： SimpleKMeans kmeans = new SimpleKMeans(); kmeans.setSeed(10); //important parameter to set: preserver order, number of cluster. kmeans.setPreserveInstancesOrder

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Wekaの関係データですか？

私はこのフォーマットのデータを持っています：私は、データ量のタプルと関数ごとの処理時間を持っています。 Amount-F1 Time-F1 Amount-F2 Time-F2 [...] Class 50 10 20 10 1 20 2 100 20 3 ... どのように私はarffファイルを構築すべきである：私はサンプルですここで、「クラス」属性でを分類をし

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CfsSubsetEvaluatorは、機能の選択中に相互検証の各ステップで機能を選択する際に、いくつの基準および/またはどの基準を使用しますか？

私はWEKAにかなり新しく、111 casesと109 attributesというデータセットがあります。私はCfsSubsetEvalとのWEKAの機能選択タブをfeature selectionに使用しています。私はleave-one-out cross-validationを使用しています。だから、どのように多くの機能WEKAが選ぶんや機能の数のための停止基準は、この方法は、クロスバリデー