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对于那些不熟悉 Meka 的人 - 它是 Weka 对多标签分类器的扩展。然而，Meka 和 Weka 非常相似，因此 Weka 用户也可以回答这个问题。

基本上，我想要我运行各种分类器的结果，并且我希望它们都在一个表中，这样我就可以快速（动态/自动）进行模型选择，而不必为各种评估指标对每个分类器的值进行硬编码。 .

是否有一种万无一失、有效的方法来运行多个分类器实验——比如使用交叉验证——并获得如下表：

Model                    Hamming_Loss    Exact_match    Jaccard    One_Error    Rank_Loss
Binary.Relevance           0.94             0.95          0.03      0.04       0.002
Classifier.Chains          0.91             0.94          0.06      0.04       0.03
Random.k-Labelsets         0.95             0.97          0.01      0.01       0.005
...                        ...              ...           ...       ...
...                        ...              ...           ...       ...
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1 回答 1

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使用 Java，您可以手动创建一个不同分类器的数组并沿着它迭代，将相关的输出值保存在一个矩阵中，以便之后轻松访问。正如您所说，您甚至可以从获得的结果中创建一个新数据集，用于动态模型选择。但关键是，如前所述，您必须手动设置分类器数组。

Classifiers[] cls = new Classifiers[clSize];
cls[0] = new J48();//or whatever you need
...

//one option:
cls[0].buildClassifier(dataset);
....

//another option
cls[0].crossValidateModel(dataset);
....

希望有所帮助。评论，如果您需要进一步的支持。

于 2015-09-15T01:37:16.303 回答