weka中用J48(即C4.5)算法对数据集进行训练建模与测试,结果不是很理想,

Posted 2023-04-03

请问应着重调整该分类算法的哪几个参数?如何调整可使训练与测试结果达到最佳?谢谢!

参考技术A weka 对数据进行操作的时候没有要求必须使用arff文件类型的，可以选择，一般都是将表格数据转换为.csv格式的数据进行导入。 参考技术B 我想问下weka对数据进行操作的时候，必须是以arff为文件类型的文件吗？ 参考技术C 树的层数是关键。不过C4.5本身分类能力不是太强，最好采用svm的

Weka 中的 KNN 算法永远不会在大型数据集上完成

【中文标题】Weka 中的 KNN 算法永远不会在大型数据集上完成

【英文标题】：KNN Algorithm in Weka Never Completing On Large Dataset

【发布时间】：2013-12-12 01:17:11

【问题描述】：

返回一个关于数据挖掘的问题，并与 Weka 和 WekaSharp 合作进行数据挖掘。通过 WekaSharp，我一直在对一个相当大的数据集进行一些分析，该数据集是 KDD Cup 1999 10% 数据库（~70 mb）。我使用决策树 J48 算法和朴素贝叶斯算法都取得了很好的结果，每个算法都需要 10 到 30 分钟才能完成。当我通过 KNN 算法运行相同的数据并且它从未完成分析时，它不会出错，它只是永远运行。我已经尝试了所有不同的参数，但没有任何效果。当我在较小的样本数据集（例如 iris.arff）上运行相同的 KNN 算法时，它可以轻松完成。这是我对 KNN 参数的设置： "-K 1 -W 0 -A \"weka.core.neighboursearch.KDTree -A \\"weka.core.EuclideanDistance -R first-last\\"\"" KNN 和大型数据集是否存在固有问题，或者是否存在设置问题？非常感谢。

【参考方案1】：

kNN 受到“维度诅咒”的影响：高维数据集的空间查询无法像低维数据集一样得到有效优化，从而有效地将其转化为暴力搜索。

NB 嘲笑维度，因为它基本上忽略了维度。许多决策树变体也相当擅长处理高维数据。 kNN 不喜欢高维数据。预计会等待很长时间。

【讨论】：

感谢您的回复和评论，这是一个非常有用的见解，并且在距离测量方面很有意义。我很可能会选择不同的算法，因为我希望能够在这些集合上进行大量运行。再次感谢您。

您好，作为更新，我让算法在 F# 中运行完成，到目前为止，连续时间平均为 53 小时才能完成。所以它最终会完成:-)。