无需评估即可创建 Weka 分类器模型

Posted 2023-03-13

【中文标题】无需评估即可创建 Weka 分类器模型

【英文标题】：Creating Weka classifier model without evaluation

【发布时间】：2015-02-05 20:20:40

【问题描述】：

我正在尝试使用 java 将训练数据集提供给 Weka 并将模型作为输出。

在 Weka wiki 中找到 this 指令：

您使用 -d 选项（转储）保存经过训练的分类器，例如：

java weka.classifiers.trees.J48 -t /some/where/train.arff -d /other/place/j48.model

问题是，当我使用上述命令时，它首先构建模型（需要几秒钟），然后使用 10 倍交叉验证方法评估数据，这需要几分钟且不需要。

问题是如何在不评估数据的情况下使用 weka 为我建模数据。

【参考方案1】：

java weka.classifiers.trees.J48 -no-cv -t /some/where/train.arff -d /other/place/j48.model

我是如何到达那里的：

java weka.classifiers.trees.J48 --help

列出可用选项，其中包括：

-no-cv        Do not perform any cross validation.

所以当我使用你的命令并添加 -no-cv 标志时，这似乎是你想要的。

【讨论】：

在 Java（库）而不是 CLI 预打包的应用程序中执行此操作怎么样？

@Hack-R 我这样做是作为研究的一部分，该应用程序只是为了演示。我当时使用的是 C#，所以使用 CLI 似乎更容易。