weka

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    Instruction關於如何在weka中設置Jython,特別是設置訪問數據集文件的環境變量,使Windows用戶清楚易用,但沒有給出Mac的信息用戶。 我想知道如何在Weka中爲Jython設置Mac環境變量來工作。

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    Weka Explorer提供時間序列預測透視圖,並且易於使用。 但是,如果我想使用KnowledgeFlow進行時間序列預測,應該怎麼做? 如果我想將原始數據集與預測一起保存,該怎麼辦?

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    Weka可以讀取csv文件,但是,如果csv文件的格式不完全滿足Arff文件標準,則可能會導致一些問題。例如,我發現將時間序列CSV文件加載到Weka會重複導致錯誤。 已經有一些關於使用python將csv轉換爲arff的帖子,但我認爲代碼有點冗長,並不總是奏效。 有沒有一種更安全快捷的方法來將csv轉換爲R中的arff?

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    weka中有很多過濾器,但缺少處理丟失數據的過濾器。 我們如何使用R爲Weka創建這樣的過濾器或函數來查看丟失的數據模式?

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    我一直試圖在Weka中實現SVM.I有一個預測器,它由不同的數據類型和當然一個輸出列(目標)組成。我給出了一個列表產品代碼,日期,銷售人員的納稅識別號 例子:INPUT輸出 1234產品代碼 2344產品代碼 3456產品代碼 繼續產品代碼 2013年12月1日日期 2003年8月5日日期 繼續日期 12345678 ID 87654321 ID 繼續ID 當我準備我ARFF文件,我需要ident

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    我想使用weka進行詞義歧義消歧。我準備了一些包含波斯語句子,選項卡,波斯語單詞,選項卡,然後是英語單詞的文件。它們以txt格式存在於記事本++中。現在我應該如何將這些文件用於weka?我應該如何改變它們? 示例文件: https://www.dropbox.com/s/o7wtvrvkiir80la/F.txt?dl=0

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    我在使用Java中的WEKA開展數據挖掘項目並且說明中說我必須爲數據集中的每個屬性創建一個Attribute對象並將它們添加到FastVector。我試圖看看API,但我認爲我沒有做到這一點,有人可以告訴我正確的做法。我使用的iris.arff文件 import java.io.BufferedReader; import java.io.File; import java.io.Fi

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    我無法獲得準確性,因爲我提供的每個數據集都爲我應用的每個分類算法提供了100%的準確性。我的數據集是10人。 它爲樸素貝葉斯,J48,JRip分類算法提供了相同的準確度。 +----+-------+----+----+----+----+----+-----+----+------+-------+-------+-------+ | id | name | q1 | q2 | q3 | m1

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    我得到錯誤而載入ARFF文件,當我加載CSV文件,然後單擊「所有可視化」,沒有什麼可以可視化和屏幕提供了「太多值顯示」。下面是錯誤而載入ARFF文件:你需要聲明的ARFF文件屬性此處定義 Error while loading Arff file

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    如何將集羣結果保存到arff文件? (而不是集羣分配,每個集羣內的實際數據)。我嘗試了ArffLoader - > AddCluster - >知識流中的ArffSaver,但是沒有任何東西存儲在目標文件夾中!