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我已经编写了代码来创建模型并保存它。它工作正常。我的理解是，默认情况下，数据被分成 10 折。我希望在创建模型时将数据分成两组（训练和测试）。在 Weka UI 上，我可以使用“百分比拆分”单选按钮来完成。我想知道如何通过代码来做到这一点。我希望它分为两部分，80% 是训练，20% 是测试。这是我的代码。

        FilteredClassifier model = new FilteredClassifier();
        model.setFilter(new StringToWordVector());
        model.setClassifier(new NaiveBayesMultinomial());
        try {
            model.buildClassifier(trainingSet);
        } catch (Exception e1) { // TODO Auto-generated catch block
            e1.printStackTrace();
        }

        ObjectOutputStream oos = new ObjectOutputStream(
                new FileOutputStream(
                        "/Users/me/models/MyModel.model"));
        oos.writeObject(model);
        oos.flush();
        oos.close();

这里的 trainingSet 已经填充了 Instances 对象。有人可以帮我弄这个吗？

提前致谢！

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在 UI 类ClassifierPanel的方法startClassifier()中，我找到了以下代码：

// Percent split

int trainSize = (int) Math.round(inst.numInstances() * percent
    / 100);
int testSize = inst.numInstances() - trainSize;
Instances train = new Instances(inst, 0, trainSize);
Instances test = new Instances(inst, trainSize, testSize);

所以在随机化你的数据集之后......

trainingSet.randomize(new java.util.Random(0));

...我建议你trainingSet以同样的方式分割你的：

int trainSize = (int) Math.round(trainingSet.numInstances() * 0.8);
int testSize = trainingSet.numInstances() - trainSize;
Instances train = new Instances(trainingSet, 0, trainSize);
Instances test = new Instances(trainingSet, trainSize, testSize);

然后使用Classifier#buildClassifier(Instances data)80% 的集合实例来训练分类器：

model.buildClassifier(train);

更新：感谢@ChengkunWu 的回答，我在上面添加了随机化步骤。

于 2013-02-05T15:35:15.613 回答
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您可能还想随机化拆分。

data.randomize(new java.util.Random(0));
于 2014-02-20T18:52:57.517 回答