machine-learning - 公称オプションの WEKA CVParameterSelection (NaiveBayes -K または -D など)

Question

これは不可能かもしれませんし、賢明ではないかもしれませんが、WEKAでこれが可能かどうか疑問に思っていました.

私は NaiveBayes 分類器を持っており、クロスフォールドを通じて、どのオプションを使用するのが最適かを決定したいと考えています。離散型の場合は -D、カーネルベースの場合は -K です。

ParamSelection ps = new ParamSelection();
ps.setClassifier(new NaiveBayes());
ps.setCVParameters("K D");

ディシジョン ツリーではこのようにしますが、-K および -D オプションは数値パラメーターを必要としません。

ParamSelection ps = new ParamSelection();
ps.setClassifier(new J48());
ps.setCVParameters("M 3 5 2");