问题标签 [j48]
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machine-learning - 如何在 weka 中可视化 j48 树
我在 weka 中有一个输出树，但无法查看（右键单击...）。是否有工具可以从日志副本（数字）中以可理解的方式生成结果树？
excel - 使用 WEKA 进行 J48 分析
我想用 WEKA 分析我的数据集。
有60个apk文件。计算每个 apk 的权限分数（中立 1 分，危险权限 2-3-4 分）。我想使用 WEKA 使用 J48 为（总危险权限）/（总危险权限 + 总安全权限）创建一个阈值。我希望得到诸如“如果权限分数高于 %70，则它是恶意软件；反之亦然。但是，Weka 中的 J48 选项是灰色的。我应该在这个数据集中更改什么？
machine-learning - Weka 3.8 - 决策树 J48 似乎有正确的树来预测数据但在测试中失败
决策树 J48 生成如下树结构。
J48 修剪树
但它未能对下面的数据进行分类。有谁知道可能出了什么问题？
r - 使用混淆矩阵和插入符号统计的灵敏度和特异性的零 R 模型计算
这是我从 R 中的confusionMatrix() 函数得到的结果，它基于零-R 模型。我可能错误地设置了函数，根据它的结果，我手动得到的结果不匹配，因为答案因随机种子而异，而confusionMatrix（）函数的灵敏度答案仅为1.0000：
有一条警告消息，但它看起来仍然运行并重构数据以匹配，因为它的顺序不同，这可能基于训练和测试排序和随机化。我试图返回并确保火车和测试没有带有负号或不同行数的反向排序。这是插入符号的confusionMatrix() 函数的结果：
testDiagnosisPred 只是显示它猜测良性 (B) 作为数据集中每个癌症测试的诊断，这些因种子而异，因为实际的良性 (B) 和恶性 (M) 结果每次都是随机的。
下面是一些使用 head() 和 str() 函数的数据：
r - make_Weka_classifier("weka/classifiers/bayes/naiveBayes") 和 J48 在我的 R 上不起作用？
我试着用谷歌搜索，但找不到这个问题的任何答案。
目前正在尝试使用 Weka 在 R 上使用朴素贝叶斯，但出现此错误，我还尝试使用 J48 来可视化决策树，但这也没有成功。
make_Weka_classifier 中的错误（“weka/classifiers/bayes/NaiveBayes”）：找不到用于朴素贝叶斯的函数“make_Weka_classifier”和 J48 中的错误（pep ~ var1 + var2 + var3，data=dataset）：找不到函数“J48 "
不知道出了什么问题，但我在代码开头做了这两行：
希望我能得到一些帮助，谢谢！
java - 在 Java 中使用 WEKA 过滤器 - 过采样和欠采样
我在找出如何在 Java 代码中使用 WEKA 过滤器时遇到问题。我已经查找了帮助，但由于我使用的是 WEKA 3.8.5 ，它似乎有点过时了。我正在做3测试。测试 1：无过滤器，测试 2：weka.filters.supervised.instance.SpreadSubsample -M 1.0 和测试 3：weka.filters.supervised.instance.Resample -B 1.0 -Z 130.3。
如果我的研究是正确的，我应该像这样导入过滤器。现在我迷失了“-M 1.0”用于SpreadSample（我的抽样测试）和“-B 1.0 -Z 130.3”。重新采样（我的过采样测试）。
我在下面编码了测试 1（我的无过滤器测试）
有没有人知道如何将过滤器和我想要的过滤器设置添加到测试 2 和 3 的代码中？任何帮助将不胜感激。我将多次运行 3 次测试并比较结果。我想看看 3 中什么效果最好。
machine-learning - Weka如何处理分类问题中的未知类别？
我必须在 Weka 中运行 J48 决策树算法，以通过它们的 Type 属性对一些花进行分类。在我做任何事情之前，我必须清理我的数据，但是我观察到我的 Type 属性具有以下值：
我应该删除具有未知标签的数据吗？
我首先要做的是用所有脏数据运行我的分类器，我得到了 ~89% 的准确度和 0.85 的 F-Measure。
在我清理了我的数据（保持未知状态）之后，我的模型的准确性降低了。如果我忽略所有带有 uknown 标签的数据，我的准确性会大大提高。
您的意见是什么，在这种情况下我应该怎么做？非常感谢您的帮助
r - J48 函数出错：字符串属性
我在使用 J48 功能时遇到了一些问题。
首先，我创建了训练和测试数据
然后我检查了我感兴趣的变量是否是一个因素
它是：$ Classification : Factor w/ 2 levels "High","Low": 2 1 2 2 2 1 1 2 2 1 ...
最终，我做了树
但我得到了这个错误：
此问题是否与已安装的软件包有关？
谢谢！！