我正在使用Weka软件对模型进行分类。我对使用训练和测试数据集分区感到困惑。我将整个数据集的60%划分为训练数据集,并将其保存到我的硬盘上,将40%的数据用作测试数据集,并将这些数据保存到另一个文件中。我使用的数据是不平衡的数据。因此,我在我的训练数据集中应用了SMOTE。之后,在Weka的分类选项卡中,我从Test options中选择了Use training set选项,并使用随机森林分类器对训练数据集进行分类。在获得结果之后,我从Test options中选择了Supplied test set选项,并从硬盘加载我的测试数据集,然后再次运行分类器。 我试图找到关于如何在Weka中加载
我已经训练了一个随机的森林分类器,并将模型作为joblib文件存储在google存储上。当使用此model.joblib文件的scikit learn框架创建版本时,ai-platform会给出一个错误。该错误类似于-:
Create Version failed. Bad model detected with error: "Failed to load model: Could not load the model: /tmp/model/a0001/model.joblib. 0. (Error code: 0)"
该型号为283Mb -完全在允许的大小限制内。