weka

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    나는 A B C 1 0 1 0 0 1 1 0 0 처럼 보이는 내 데이터 세트에 웨카과 연역적를 사용하여 동료 광산을 적용하기 위해 노력하고있어하지만 그것은 단지 내가 단지가 규칙을 원하는 0의 상태 규칙을 찾는 것 1s 어떻게이 문제를 해결할 수 있습니까? 나는 무언가의 부재가 무언가의 부재를 가리키고 오히려 예를 들어 C의 존재를 나타내는 A의

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    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

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    나는 불균형 한 훈련 데이터를 가지고 있으며 분류하기 위해 weka에서 로지스틱 회귀 분석을 사용하고 있습니다. 두 가지 좋은 점과 나쁜 점이 있습니다. Good은 75000 개의 인스턴스를 가지고 있으며 3000입니다. 내 테스트 데이터에는 10000 개의 양호한 데이터가 있습니다. 내가 훈련 할 때 그것은 좋은 데이터에 더 많은 경향이 있습니다. 즉 그

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    저는 1에서 50까지의 정수 값 집합을 가지고 있으며 개별 값 대신 범위로 작업하기 위해이 집합을 이산화하는 것을 좋아합니다 (의사 결정 트리의 경우 엄청난 양의 숫자입니다). 내가 1에서 25 사이의 범위와 26에서 50 사이의 다른 범위를 원한다고 가정합시다. Discretize 필터로 시도했지만 아무 것도 작동하지 않습니다. WEKA에서이를 수행하는

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    나는 csv 데이터를 가지고 있습니다. 한 필드를 숫자에서 이진으로 변경하려고 시도하지만 숫자로 된 이진 필터는 모든 인덱스에 적용됩니다. 하나의 색인에 대해서만 어떻게 적용 할 수 있습니까? My window

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    나는 마지막 속성으로 카운트을 가진 데이터 세트로 weka에서 일하고 있습니다. 숫자 데이터 유형 인 계수 속성은 해당 날짜에 대여 된 자전거의 수를 나타냅니다. 예 : 12, 15, 30, 11, 45. 테스트 데이터 세트에서이 값을 예측하고 싶었습니다.

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    저는 그것에 대해 많은 지식이 없지만 Weka에서 희소 자동 녹음기를 사용하는 방법이 있습니까? 이번에는 MPLAutoencoder를 사용했고 sparsing을 구성 할 수 있는지 확실하지 않습니다. 고맙습니다.

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    나는 소리 매개 변수가있는 열 10 개와이 순간에 두 개의 악기가 기록 된 열 2 개가 있습니다. 필자는 사운드 매개 변수가 10 열인 데이터가 있고 어떤 단일 악기가 사용되었는지 예측해야합니다. 데이터 사전 처리 등을 알고 있지만 올바른 분류를 선택했는지 다시 한 번 확인하고 싶습니다. 내가 제공 한 예를 들어, Naive Bayes 또는 Linear R

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    내가 알아 차린 첫 번째 사실은 weka가 CSV 만 수락한다는 것입니다. tableau 데이터를 csv 형식으로 변환하는 쉬운 방법이 있습니까? 월 : 1 일 : 1 시간 : 1 분 : 1 엑셀 형식은 날짜/시간을 허용하지 않습니다 그래서 난 몇 가지 오류로 실행하는 것. 모든 데이터 마이닝 개념에는 tableau에서 weka에 이르는 데이터 정리가 포함

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    Weka GUI 내에서 MLP를 가격 데이터로 사용하여 탁월한 결과를 얻은 것에 매우 흥분한 후 동일한 매개 변수로 MLP를 사용하는 Java를 코딩했습니다. 여기 재미가 시작되는 곳입니다. 결과는 완전히 다릅니다. 이제는 반올림으로 인한 것 같습니다. GUI는 3 dp로 반올림되며, Java 코드는 5 dp로 반올림됩니다. 매뉴얼을 살펴 봤지만 GUI가