我想在weka中使用我的mysql数据库来分析数据. 我下载mysql-connector-java-5.0.8-bin.jar并将其放在我的程序Files文件夹中的weka文件夹中,并将此路径添加到系统变量路径,但是当我打开weka资源管理器并单击openDB时,我不知道我应该在url文本框中写什么,我完全不知道该怎么办？我看到
使用分类器完成10倍交叉验证后,如何打印出每个实例的预定类以及这些实例的分布？ J48 j48 = new J48(); Evaluation eval = new Evaluation(newData); eval.crossValidateModel(j48, newData, 10, new Random(1)); 当我尝试类似于下面的内容时,它说分类器没有构建. for (int i=0;
我在weka上训练了libsvm模型,然后我保存了模型.现在我想在java中使用这个模型. Classifier cls = (Classifier)weka.core.SerializationHelper.read(this.modelPath); 我收到这个错误 “java.io.InvalidClassException: libsvm.svm_model; local class incompatible: stream
我正在使用Weka 3.6.11并且我遇到了一个错误,我无法弄清楚导致它的原因. 我已按照Weka手册中的第202-204页进行操作,并按照他们的说法构建了我的数据.当我尝试对数据进行分类时,我得到一个错误. weka.core.UnassignedDatasetException: Instance doesn't have access to a dataset
我需要一个关于如何分析这类数据的建议.我想对它进行情感分析或线性回归作为机器学习工具.预测因子是得分. color type make new score red truck ford y 2 black sedan chevy n 4 silver sedan nissan y 5 silver truck nissan n 2 blac
我试图从ubuntu命令行使用weka,但是,当我执行以下命令时： java -cp ./weka.jar weka.classifiers.trees.J48 -t /data/iris.ARFF 然后,我明白了 Weka exception: No source has been specified 接下来,有一个详细的使用说明,但我不认为我错误地使用它,因为所有的网站都在谈
我正在尝试将.arff文件传递给LinearRegression对象,同时这样做它给了我这个异常无法处理多值的名义类！ 实际发生的是我正在使用CFSSubsetEval求值程序执行属性选择,并在执行此操作后搜索为GreedyStepwise,将这些属性传递给LinearRegression,如下所示 LinearRegression rl=new Linea
这是我的arff文件 @relation hamspam @attribute text string @attribute class {ham,spam} @data 'good',ham 'very good',ham 'bad',spam 'very bad',spam 'very bad, very bad',spam 我想要做的是在我的java程序中使用weka clasiffier对其
我正在使用weka kmeans分类器,我已经建立了一个模型.现在我想要聚集每个质心的中心值. 我在weka UI上得到它 Attribute Full Data 0 1 (48836) (39469) (9367) ============================================ tt 428.6238
我有一组文件,每个文件都包含一个唯一的标识符.我以编程方式使用Weka,并创建了一个训练arff文件. arff文件中的每个实例都对应于我从每个文件中提取的一组属性,因此每个文件有一个实例.如何将每个文件的标识符与arff文件中的相应实例链接.非常感谢你提前.解决方法:您可以通过创建额
我试图在java中使用堆栈方法weka api,并找到了单个分类器的教程.我尝试使用教程方法中描述的方法实现堆叠,但是使用Weka中的默认零分类器完成分类.我能够使用“setMetaClassifier”设置元分类器但不能更改基本分类器.什么是正确的方法在堆叠中设置基本分类器？ import java.io.Buffe
