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我使用weka（在java中）構建了一個隨機森林分類器。我將一個序列化的分類器保存到磁盤。但是，序列化文件太大（大約100 MB）。此外，如果我對更多的實例進行了訓練，文件變得越來越大，所以我猜測序列化模型也會保存數據。還有另一種方法來保存weka分類器嗎？而對於較小的輸出文件（通常我認爲大小應該僅取決於模型架構）。我用下面來serilization，所有產生相同的文件大小： Weka.co

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如何在weka TextDirectoryLoader中加載單獨的文本屬性？

我使用Weka的JAVA API根據不同的文本特徵對文檔進行分類。當使用TextDirectoryLoader類時，我可以加載一個包含某些文本的txt文件的目錄，將文本轉換爲數字特徵並在以後對實例進行分類。問題在於，該文本將由數據集中的單個字符串要素表示。例如： TextDirectoryLoader loader = new TextDirectoryLoader(); loader.set

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無法解析的日期 'YYYY-MM-DD HH：MM：SS' 導入ARFF文件

我試圖使用Java的Weka API導入一個ARFF文件，但它給我一個錯誤時： DataSource source = new DataSource("C:/Users/user/Documenti/file.arff"); Instances dataset = source.getDataSet(); java.io.IOException: unparseable date: 2014

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無法在WEKA中應用SMOTE過濾器

我想將WEKA 3.6.10版中的SMOTE過濾器應用於數據集，但Apply按鈕處於禁用狀態。輸入文件格式爲.arff，第一列表示標稱值。還有其他過濾器無法應用，例如Resample過濾器，SpreadSubsample過濾器等。最後一個版本的WEKA工具甚至不包括SMOTE過濾器。我想知道是否有數據集的問題與輸入。輸入數據應該如何才能被SMOTE過濾器考慮？ WEKA軟件的最新版本甚至沒有包含

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在Java中使用隨機森林打印實際和預測的類標籤

我有一個包含10000條記錄的大型數據集，其中5000個屬於類1，其餘5000個屬於類-1。我使用隨機森林，並獲得了超過90％的良好準確性。現在，如果我有一個ARFF文件 @relation cds_orf @attribute start numeric @attribute end numeric @attribute score numeric @attribute

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性能測量

我必須將少數類測量的分類精度（A），精度（P）和回調（R）合併爲一個測量值M：M = w1 * A + w2 * P + W3 * R其中w1，w2和w3分別是A，R和P的權重因子。我不確定此線性模型公式的權重因子是多少？非常感謝您的幫助！

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Weka輸出預測

我已經使用Weka GUI來訓練和測試一個文件（做出預測），但是不能對API執行相同的操作。我得到的錯誤表示列車和測試文件中有不同數量的屬性。在GUI中，這可以通過檢查「輸出預測」來解決。如何使用API做類似的事情？你知道那裏有什麼樣嗎？ import weka.classifiers.bayes.NaiveBayes; import weka.classifiers.meta.Filte

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Weka中的數據彙總和樹可視化中的錯誤之間的不平衡

我嘗試使用J48算法對Weka中的10 iris.arff數據集運行簡單的分類。我使用了10倍的交叉驗證，並且 - 如果我沒有錯 - J48的所有默認設置。結果是6個錯誤分類實例的準確率達到96％。這裏是我的問題：根據this樹可視化中的第二個數字是每個葉子中錯誤分類實例的數量，但是爲什麼它們的總和不是6而是3？編輯：運行用不同的測試選項算法我獲得在準確度方面不同的結果（因此錯誤的數量），但

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啓用將文件拖放到Ruby腳本上

我創建了一個小的ruby腳本來調整圖像大小並將它們保存在指定的目錄中。我希望應用程序儘可能透明。是否有可能允許文件在所有平臺上拖放到我的Ruby腳本？例如，用戶拖動文件到腳本，然後取文件的路徑作爲參數，並相應地調整圖像大小 - 沒有GUI，沒有控制檯等。

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WEKA分層聚類輸出 - 葉識別模糊

當從WEKA調用分層聚類（我使用C＃中的IKVM，但我不認爲它很重要，答案可以用任一種語言）時，有一個選項可以生成Newick格式的樹形圖，但是當試圖解析它時，我需要識別葉子並將每個葉子的假連接到輸入中的一個數據（矢量）。例如，輸入ARFF是： @RELATION points @ATTRIBUTE x REAL @ATTRIBUTE y REAL @DATA 1.0,2.0 3