2016-12-08 6 views
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제 목표는 Multilayer Perceptron이 20 개의 뉴스 그룹 데이터를 얼마나 잘 분류하는지 테스트하는 것입니다. 이 방법으로 5 %의 정확도를 유지하지만 Naive Bayes 및 KNN과 같은 다른 분류 방법으로 90 %를 얻을 수 있습니다.Weka 텍스트 분류 MultilayerPerceptron

newsgroups_data.setClassIndex(newsgroups_data.numAttributes() - 1); 
    StringToWordVector filter = new StringToWordVector(); 

    FilteredClassifier classifier = new FilteredClassifier(); 
    classifier.setFilter(filter); 

    MultilayerPerceptron mlp = new MultilayerPerceptron(); 

    mlp.setTrainingTime(300); //This alone takes an hour or more 
    mlp.setLearningRate(0.01); 
    mlp.setHiddenLayers("1"); 
    mlp.setReset(false); 

    classifier.setClassifier(mlp); 
    classifier.buildClassifier(newsgroups_data); 

    Evaluation eval = new Evaluation(newsgroups_data); 

답변

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mlp.setHiddenLayers("1") 

당신이 그것을 하나 개의 노드와 하나 개의 숨겨진 레이어를 사용하는 것을 의미합니다 : 그래서 여기에 희망 내 코드는 사람이 올바른 방향으로 날 지점 수 있다는 것입니다, 내가 잘못하고있는 중이 야 확신 (즉, 하나의 총 뉴런으로 뉴럴 네트워크를 설정한다는 의미입니다).