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我是一个来自斐济的可培训weka分段插件的基本用户。我想知道ROC曲线是如何评估固定森林分类器的性能的？因为我在曲线上有几个点，从概念上讲，每个点代表每个像素是如何计算的？或者分配给每个像素的概率与ROC曲线无关？格茨！娜塔莉亚
浏览 31提问于2017-02-01得票数 0
我尝试过从ImageJ(斐济)宏调用Weka：但是，当我运行时，我会收到一条错误消息：“path”是必需的，但未设置
这一行正是我在录制宏并在可训练的Weka我该怎么称呼“可训练的
浏览 3提问于2015-06-16得票数 0
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我使用可训练的Weka分割插件在imageJ中对图像进行了分类，并得到了一个arff文件。其目的是识别特定对象是否在图像中，因此我有两个类:对象和非对象。
浏览 5提问于2017-04-19得票数 1
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我了解如何使用WEKA，我首先将arff加载到创建Instances的程序中。然后，这些数据将被提供给已在此数据集上训练的Classifier。现在，我想给它一个没有标签的新测试数据集，并让WEKA API告诉我该实例的标签是什么或可能是什么。这是怎么做到的呢？
浏览 0提问于2012-04-20得票数 0
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我使用一个文件进行培训(例如train.arff)，另一个用于测试(例如，test.atff)，在Weka中使用70-30的比率。我想问，当我有单独的火车和测试数据文件时，我如何使用Weka的重复培训/测试，问题的第二部分是，如果我们使用重复的话，有什么好处，如果我们不使用它呢？提前感谢
浏览 0提问于2019-07-18得票数 1
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多类分类任务的学习曲线
、、、、
我试图使用我创建的以下函数使用多台机器学习来进行多类分类： X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_splitparam_grid=param_grid1, print('cv_score',cv_score1, 'test_score',test_score1)
浏览 8提问于2022-08-25得票数 0
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我在用Weka做我的项目。我有两个数据集：
TP Rate FP Rate Precision Recall F-Measure
浏览 0提问于2014-12-27得票数 0
我使用以下命令行：weka.classifiers.trees.RandomForestDetailed Accuracy By Class ===
61728 15004
浏览 2提问于2013-03-21得票数 6
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我在Weka用了10倍的交叉验证。我想知道Weka是如何计算结果的AUC的。这是所有10个测试集的平均值吗？我似乎在weka的书里找不到这方面的描述。
浏览 8提问于2013-09-30得票数 0
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我正在尝试拟合Logistic Ridge回归，并开发了如下模型；我需要帮助进行编码，以测试其准确性和带有阈值的ROC/AUC曲线。
浏览 0提问于2017-09-29得票数 0
我需要在Python语言中使用BayesNet对数据进行分类。我曾使用scikit学习其他分类器，如随机森林，支持向量机等。我知道它有朴素的贝叶斯，但我正在寻找贝叶斯网络。如果有人可以帮助我，这将是非常有帮助的，如果有它的实现作为参考，那将是更有帮助的。谢谢
浏览 2提问于2015-09-11得票数 6
我试图在Weka的同一张图中绘制多条ROC曲线。我已经了解到，我可以在Weka知识流中使用“模型绩效图”来实现这一点。然而，我不知道如何为现有的模型这样做。但是，当我运行它时，它会说“错误:没有经过训练的/加载的分类器用于预测”。
有人能告诉我我在这里做错了什么吗？提前感谢！
浏览 0提问于2014-11-06得票数 1
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我正在写我的硕士论文，关于命名实体识别的德语文本，我想使用Weka的机器学习部分。我是新来Weka的，所以我不明白为什么我没有得到一个结果，尽管培训过程很成功，我得到了一个模型。我用J48训练了一个模型，用NaiveBayes训练了另一个。首先，我得到了已经在stackoverflow上讨论过的错误消息(训练和测试集不兼容)，但我更正了这一点。因此，当我重新计算时，我没有得到任何错误消息，Weka给出了结果，但这些结果只包含零：用户提供的测试集关系: tr
浏览 1提问于2013-08-28得票数 1
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我试图使用weka的java API创建一个“自动训练”，但我猜我做错了什么，每当我通过weka的接口使用MultiLayerPerceptron测试我的ARFF文件时，使用10交叉验证或66%分割，我得到了一些令人满意的结果(大约90%)，但是当我尝试通过weka的api测试相同的文件时，每个测试基本上都返回0%匹配(每一行都返回false)===对测试拆分=== ===汇总===的评估85
浏览 0提问于2012-06-12得票数 1
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基于业务部门提供给我们的数据，我使用sklearn决策树算法来确定一个二进制分类问题的ROC_AUC。0.6240.5220.5850.6290.5890.592
由于我是机器学习方面的新手，我不确定是否可以期望ROC_AUC值的这种变化(最小值为0.522，最大值为0.719)
浏览 1提问于2018-02-12得票数 0
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我确信，在训练J48之前使用预估算方法是容易的.但是，在划分训练日期的情况下，如何使用代理项拆分属性(就像Breiman在CART中所做的那样)，而不是使用J48标准方法(C4.5中的Quinlan)将情况从已知值的观测案例中分割成概率分布。谁能给我一些信息，提示，帮助，在哪里的Weka API和源代码a必须修改，以取代标准的代孕分割？
浏览 4提问于2014-07-08得票数 0
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