교육 오류 또는 오류 (D)와 테스트 오류 또는 오류를 찾아야합니다. (confidenceInterval (SQRT (에러 (S (1 에러 -/총 인스턴스 후 우리 오차 (S) +를 사용하여 오류 (D)를 찾기 위해 잘못 분류 된 경우 : 가설, 우리는 수식을 사용하여 오류 (들)을 찾기 위해 s)/n)))))))) 여기서 n = 합계 인스턴스 어떻게 잘못
저는 WEKA와 ML에 아주 새로운 제품입니다. 그러므로 다음과 같은 점에 대해 제게 사과하십시오. 나는 몇 시간을 알아 내려고 노력 했으므로 누군가가 올바른 방향으로 나를 가리킬 수 있기를 바랍니다. USDJPY 데이터에 J48 결정 트리를 실행하려고합니다. 데이터는 .csv 파일을 통해로드되었으며 클래스 값은 공칭 유형, 특히 20 세션 후에 USDJP
J48을 사용하여 생성 된 트리에 대한 분류 비율을 얻고 싶습니다. DataSource source = new DataSource(Path);
Instances data = source.getDataSet();
J48 tree = tree.buildClassifier(data);
가 나는 public double getMeasure(java.lang
나는 다음과 같은 코드가 다음 J48에서 나를 위해 베이지안 네트워크 다이어그램을 그릴 예정이다 #load required library
library(data.tree)
library(entropy)
library(RWeka)
library(partykit)
library(FSelector)
library(e1071)
library(caret
현재 R의 문제를 해결하고 있습니다. 데이터 세트에 분류 트리를 적용하고 싶지만 이미 Weka를 사용하여 동일한 문제를 해결 했으므로 결과가 잘못되었습니다. 나는 다른 결과를 얻었다. 나는 다음과 같은 csv 파일에 포함 된 데이터 세트를 가지고 : age,menopause,tumor.size,inv.nodes,node.caps,deg.malig,breas