問題タブ [weka]

私はwekaを使用してJ48分類器をトレーニングしましたが、ツリーのテキスト表現が返されました。ここで、どの機能が最も有益であるかを判断したい場合、どのように進めることができますか？どんなアイデアでも歓迎します。前もって感謝します。

これが私の問題の例です

nfoldを実行して、分類器の適切な精度を取得します。

ここで提供される結果は、データセットの一部を使用してモデルを構築し、別の部分でテストすることによって得られるため、正確な精度を提供します

次に、AdaBoostを実行して、分類器のパラメーターを最適化します。

ここで提供される結果は、モデルの構築に同じデータセットを使用し、モデルの評価にも同じデータセットを使用して得られたものです。したがって、精度は、モデルによって評価される他のインスタンスを使用する実際の精度を表すものではありません。それでも、この手順は、構築されるモデルを最適化するのに役立ちます。

主な問題は、構築されたモデルを最適化できないと同時に、モデルの構築に使用されなかったデータでテストするか、nfold検証方法を使用して適切な精度を取得できないことです。

weka を使用して分類を行うスクリプトを作成していますが、分類子を実行しようとするとエラーが発生します。weka.core.converters.CSVLoader を使用して CSV からファイルを変換しました。

次に、 weka.filters.unsupervised.attribute.Remove -R 1,7,8 を使用して属性の一部を削除しました

コマンドを使用して分類器を実行しようとすると

というエラーが表示されます

編集 - これは最初の行のエラーだと思いますので、ここにあります。

他の誰かが同様の問題に遭遇しましたか? または、どこかで間違いを犯しましたか。

ありがとう

Weka コマンドを実行する Java プログラムを実行しようとしています。私が実行しているプログラムはhttp://weka.wikispaces.com/Use+WEKA+in+your+Java+codeの Incremental Classifiers の下にあります。「A working example is IncrementalClassifier.java.」

これは私のコードで、arff のアドレスを変更しました。

私が得ているエラーは次のとおりです。

どうやって進める？

ありがとう

Weka でアソシエーション ルールを構築するためのデータはどこにありますか? データは任意のトピックに関するものである可能性があります。

私はwekaのMultilayerPerceptronで次のことを行おうとしています。

1. エポック入力の一部について、トレーニングインスタンスの小さなサブセットを使用してトレーニングします。
2. 残りのエポックのインスタンスのセット全体でトレーニングします。

ただし、コードで次のことを行うと、ネットワークがリセットされて、2回目にクリーンな状態で開始するように見えます。

mlp.setTrainingTime(smallTrainingSetEpochs);

mlp.buildClassifier(smallTrainingSet);

mlp.setTrainingTime(wholeTrainingSetEpochs);

mlp.buildClassifier(wholeTrainingSet);

私は何か間違ったことをしていますか、それともアルゴリズムがwekaで機能するはずの方法ですか？

この質問に答えるためにさらに情報が必要な場合は、私に知らせてください。私はwekaを使ったプログラミングに少し慣れていないので、どの情報が役立つかわかりません。

私が評価しようとしているスキームは次のとおりです。

つまり、SMOreg 分類子を内部に持つ AttributeSelectedClassifier を実行しようとしています。他のすべてのパラメータは、それぞれの分類子のデフォルト値です。

したがって、Rコードは次のとおりです。

上記の R コードを実行すると、次のエラーが発生します。

上記のエラーは、WEKA メソッドを呼び出そうとする RWeka の evaluate.R で発生します。"pctCorrect", "pctIncorrect", "pctUnclassified", "kappa", "meanAbsoluteError","rootMeanSquaredError","relativeAbsoluteError","rootRelativeSquaredError"

また、次のように Weka_control オブジェクトを使用してデフォルト値を手動で指定しようとしました。

そして、私はこのエラーを受け取ります:

Error in .jcall(classifier, "V", "buildClassifier", instances) : java.lang.Exception: Can't find class called: weka.classifiers.functions.SMOreg -- -C 1 -N 0 -I weka.classifiers.functions.supportVector.RegSMOImproved -L 0.001 -W 1 -P 1e-12 -T 0.001 -V -K weka.classifiers.functions.supportVector.PolyKernel -C 250007 -E 1

WEKA Explorer は MySQL への接続を開くことができません。

接続先: jdbc:mysql://MYSERVER:3306/NAME = true

ちなみに、mysqlドライバーはmysql-connector-java-5.1.14-binでダウンロードされ、クラスパスが設定されました。

(User&PassはMySQL Workbenchで動くのでOK)

JButton OK ('Open DB' の形式) をクリックすると、メッセージ ボックスにエラーが表示されます - 画像を参照してください:

(スクリーン ショットは、悪名高い「ドライバーなし」エラーを示しています)

weka のバージョンは 3.6.3 です。

助言がありますか ？

インスタンスを再サンプリングして、クラスが均一に分散されるようにします。このために、私は次のコードを使用しています。

しかし、次のエラーが発生します。

誰かがここで何が起こっているのか、そしてどうすればそれを機能させることができるのか手がかりがありますか？

ArffSaver を使用して ARFF ファイルを作成しようとしています。(実際には、非常に大きな非arffファイルを変換しています。)

writeIncremental(Instance insntance) メソッドを使用してファイルをインクリメンタルに書き込もうとしています。残念ながら、writeIncremental() を呼び出すたびに、指定されたファイルではなく System.out にデータが書き込まれます。

ここに私のコードのクリップがあります:

ArffSaver をファイルにインクリメンタルに書き込む方法についてのアイデアはありますか?