问题标签 [j48]

我需要找到训练错误或错误（D）并测试错误或错误。

假设，为了找到错误，我们使用公式：错误分类的实例/总实例然后找到错误（D），我们使用错误（s）+-confidenceInterval（sqrt（错误（s（1-错误（s）/n）） ))
这里 n= 实例总数

现在我怎样才能找到错误分类的实例？是否与使用 weka 的评估类评估模型可以找到的错误分类实例相同？请告诉我

代码：

输出：

结果

我想获得使用 J48 构建的树的分类率。

我知道这有关系

但我找不到要使用的正确字符串（additionalMeasureName）。

我正在尝试使用 Java 中的 weka API 测试单个实例。我的目标是预测 test.arff 文件中单个实例的类值。

我的java代码看起来像这样，

train.arff 有 7（属性）+1（类标签）以及 132 个数据实例。test.arff 有 7 个属性 + 1 个类标签=？一个实例。

我想预测 test.arff 中单个实例的类标签。如何预测标签以及需要在数据集和代码中进行哪些更改？

我尝试通过“javac -cp”/classpath“WekaNew.java”编译java文件，它给出了以下错误“没有为evaluateModelOnce（）找到合适的方法”

通常是 Weka API 和 Java 的新手。如果问题似乎重复，请提前道歉。

我还在 Stackoverflow 中提到了以下问题，1.在没有类标签的 weka 中测试单个实例 2.在 Weka 中测试单个实例， 但它似乎没有解决我的问题。

在 Weka 中，我使用 J48 分类器进行预测。但是，我注意到在预测输出中，实例顺序（实际和预测的实例值）与我正在使用的数据集的原始顺序（即行）不对应。知道可能是什么原因造成的吗？

我在著名的 iris 数据集上构建了一个 J48 树。

我使用 weka 3.8 来构建树。我还安装了 graphviz 树可视化插件。我在 Windows 10 中使用 weka。

但是当我尝试将其可视化时，它会显示一个空图。有人可以在这里帮助我。

我尝试在我的 java 程序中使用 weka 库进行文本分类，但我有一点问题

这是我的训练数据，有 5 个数据和两个类：

这是我的测试数据，共有三个数据：

这是我的代码：

我尝试预测类名并打印它，但类名没有出现。我的代码有什么问题？

我使用 10 倍交叉验证在 Weka 中运行了 C4.5 Pruning 算法。我注意到未修剪的树比修剪的树具有更高的测试精度。我不明白为什么修剪树没有提高测试准确性的原因？

我需要帮助来使用 J48 解释 weka 中的结果

我不知道如何解释结果，我使用的是来自http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Heart+Disease的数据集心脏病数据集

还有 J48 树

请帮助我，对于这个分析我的结果有一些重要的点是：

=== 运行信息 ===

• 方案：weka.classifiers.trees.J48 -C 0.25 -M 2
• 关系： AnaliseCardiaca
• 实例：303
• 属性：14
  • 年龄
  • 性别
  • cp
  • trestbps
  • 胆
  • 脸书
  • 重建
  • 塔拉赫
  • 出口
  • 老峰
  • 坡
  • 约
  • 塔尔
  • num 测试模式：10折交叉验证

=== 分类器模型（完整的训练集）===

J48 修剪树

叶数：31

树的大小：61

结果图片

首先，对不起我的英语，我是巴西人，我还在改进它。

我正在使用RWeka创建分类模型（NaiveBayes、JRip、J48、SVM）并且我需要每个实例的概率。

对于 SVM（包“e1041”）我只是做

然后，输出类似于：

我应该怎么做才能获得与 J48（包“RWeka”）相同类型的输出？

J48 中的错误（分类 ~ .，数据 = treino1，概率 = TRUE）：未使用的参数（概率 = TRUE）

谢谢！

我正在尝试使用 C4.5 算法为学校项目创建决策树。决策树为Haberman's Survival Data Set，属性信息如下。

我们需要实现一个决策树，其中每个叶子都必须有一个不同的结果（意味着该叶子的熵应该为 0），但是有六个实例具有相同的属性，但结果不同。

例如：

C4.5算法在这种情况下做了什么，我到处搜索但找不到任何信息。

谢谢。