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フィードをターゲット カテゴリに分類するには、RSS フィード内のキーワードの頻度に関する SVM 分類子の Weka の LibSVM 実装を使用する必要があります。しかし、私のデータではどのバージョンを実行すればよいかわかりません。

私の .arff ファイルには通常、次のデータが含まれています。

@attribute Keyword_1_nasa_Frequency numeric
@attribute Keyword_2_fish_Frequency numeric
@attribute Keyword_3_kill_Frequency numeric
@attribute Keyword_4_show_Frequency numeric
…
@attribute RSSFeedCategoryDescription {BFE,FCL,F,M, NCA, SNT,S}

@data
0,0,0,34,0,0,0,0,0,40,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,24,0,0,0,0,13,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,
0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,BFE
0,0,0,12,0,0,0,0,0,20,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,25,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0
,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,BFE
0,0,0,10,0,0,0,0,0,11,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,
0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,BFE
0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,
0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,BFE
…
0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,
0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,FCL
0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,
0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,F
…
20,0,64,19,0,162,0,0,36,72,179,24,24,47,24,40,0,48,0,0,0,97,24,0,48,205,143,62,7
8,0,0,216,0,36,24,24,0,0,24,0,0,0,0,140,24,0,0,0,0,72,176,0,0,144,48,0,38,0,284,
221,72,0,72,0,SNT
0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,
0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,SNT
0,0,0,0,0,0,11,0,0,0,0,0,0,0,19,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,10,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0
,0,0,0,0,0,0,0,0,0,17,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,20,0,S

などなど: 合計 570 行あり、それぞれに 1 日のフィード内のキーワードの頻度が含まれています。この場合、10 日間で 57 のフィードがあり、合計 570 のレコードが分類されます。各キーワードにはサロゲート番号が前に付けられ、「頻度」が後置されます。

しかし、他の場合では、周波数にブール値を使用したため、上記の最初の行は次のようになります。

偽、偽、偽、真、偽...、BFE

34 はしきい値が満たされているため true であり、その他はしきい値が満たされていないため false です。

私が判断できることによると、Weka には 3 つのタイプの SVM がありますが、上記のデータでどのタイプを使用する必要があるか教えてもらえますか?

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1 に答える 1

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3 つのカーネル タイプすべてを試して、トレーニング データと検証データに最適なものを判断し (プロットを実行)、そのトレーニング モデルを使用して新しい入力を予測することをお勧めします。

weka では、将来の使用のためにモデルを保存できます。

于 2012-08-30T23:54:08.133 に答える