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weka j48 结果分析,J48数据分类结果的分析

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使用weka，weka正确分类的学位在什么情况下会出现在摘要中...只要测试正常，数据能够正常分类，就会出现“正确分类度” 。如果你的结果不在里面 ， 说明数据集不符合分类挖掘的要求 。
【weka j48 结果分析,J48数据分类结果的分析】
1、请教一下WEKA中ID3和C45算法如何运行你所谓的“具体实现”就是用这两种算法来训练分类模型 ， 完成分类任务...使用wekaexplorer选择要用于实验的训练集、测试集和相应的分类算法，并直接运行...或者在自己的代码中使用weka 。

2、WEKA高手求解!!关于分类器~~我想问一下你是怎么用ID3的，为什么我导入数据后ID3是灰色的，J48是灰色的，我根本无法选择 。用于训练分类器的原始数据集中的每一条数据都有分类标签吗？如果有，可以把原始的训练集分成两部分，一部分用于训练 ， 一部分用于测试 。无论使用哪种分类器，weka的toSummary函数都将返回数据，如参考分类标签的正确分类实例数和虚警率...然后用那个来看看哪个分类更准确...什么时候用什么好太大太复杂了 。

为了达到更好的实验效果，在整个列表中比较了很多主流算法 ， 然后通过各种分类器的配合来提高准确率...我觉得大概解释不清楚...我只能说数据量大或者维度高的话还是用J48...否则，各种分类算法之间的训练效率差异可以忽略 。希望对你有帮助 。

3、用 weka,选择svm模型评估方法,数据导入后报错,就是想区分真和假 。publicstaticvoidRegular()throwsException {(F:_ train . ARFF)；arffloaderloaderneworffloader()；loader . set)；instancesinstrainloader . get dataset()；instrain . setclassindex(instrain . num attributes()1)；输入(F:_ test . ARFF)；loader . set)；instanceinstestloader . get dataset()；instest . setclassindex(instest . num attributes()1)；doublesuminstest . num instances()；intright0classifierclasnewj 48()；//Classifierclasnewweka. classifiers . Bayes . Bayes net()；class . build classifier(insTrai .

4、 weka在什么情况下summary中才会出现correctlyclassifiedinstance...只要测试正常，数据可以正常分类，就会出现“correctlyclassifiedinstance信息” 。如果你的结果没有被收录，说明数据集不符合分类挖掘的要求 。相应的会有“IncorrectlyClassifiedInstances”，这两个数据加起来就是总样本 。数据“correctlyclassifiedinstance”可以反映训练好的分类器的分类精度 。
5、从java中调用 weka中的分类函数的问题instanceinstances getarffdata(ARFF文件路径)；instances . setclassindex(instances . num attributes()1)；就是设置类索引，修正Classindexnotset！instances.setClass(属性)；就是设置class属性，修正Classattributenotset 。

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