Meka に慣れていない方のために説明すると、Meka はマルチラベル分類器用の Weka の拡張です。ただし、Meka と Weka は非常に似ているため、Weka ユーザーもこの質問に答えることができるかもしれません。
基本的に、さまざまな分類子の実行結果が必要であり、それらすべてをテーブルにまとめて、さまざまな評価メトリックについて、各分類子からの値をハードコーディングすることなくモデル選択を迅速に (動的/自動で) 実行できるようにしたい.. .
複数の分類子実験を実行するための絶対確実で効果的な方法はありますか?クロス検証を使用して、以下のような表を取得します:
Model Hamming_Loss Exact_match Jaccard One_Error Rank_Loss
Binary.Relevance 0.94 0.95 0.03 0.04 0.002
Classifier.Chains 0.91 0.94 0.06 0.04 0.03
Random.k-Labelsets 0.95 0.97 0.01 0.01 0.005
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