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最近、分類問題に Weka Explorer を使い始めました。2種類の機能があります

  1. 約 1200 の特徴に値 {0,1} のバイナリ特徴があります
  2. 約 30 のフィーチャには、1213 のような整数値があります。

現在、単純ベイズ分類器を使用しています。

私の質問は次のとおりです。より良い分類結果を得るには、すべての機能をバイナリ形式のような同じ形式にする必要がありますか?

現在、weka 教師なしフィルターNumericToBinaryを使用して、すべての数値機能をバイナリ機能に変換しています。これは正しい方法ですか？

どんなガイダンスも役に立ちます。

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Weka エクスプローラー インターフェイスには、分類子の機能をすばやく判断する方法があります。分類子を選択し、その名前をクリックします。そのインターフェイスから機能ボタンをクリックして、下の画像を参照してください。

Weka 分類器の機能

Naive Bayes 機能は以下のとおりです。

CAPABILITIES クラス -- 名義クラス、バイナリ クラス、欠損クラス値

属性 -- 数値属性、バイナリ属性、欠損値、空の名義属性、名義属性、単項属性

追加の最小インスタンス数: 0

ご覧のとおり、数値属性を処理できるため、フィルタを使用して数値属性をバイナリに変更する必要はありません。分類子のパフォーマンスが向上する場合は、このフィルタを使用してください。

于 2012-08-24T08:04:14.330 に答える