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有人做过吗？有没有关于如何使用这个解析器模块的文档？我已经查看了代码，但我不清楚如何在数据被解析后实际使用它。

文件src\main\java\weka\core\converters\ArffLoader.java（我认为这是 Arff 解析发生的地方）具有以下说明：

• 批量使用的典型代码：
• BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader("/some/where/file.arff"));
• ArffReader arff = new ArffReader(reader);
• 实例数据 = arff.getData();
• data.setClassIndex(data.numAttributes() - 1);

但是我还能用“数据”做什么？如何访问每一行以及每一行中的值？

（顺便说一句，我是 Java 新手。如果我运行这段代码，是否可以对数据进行某种内省以查看它提供了什么？这就是我在 Python 中会做的事情。）

（如果存在的话，我也愿意在我的项目中使用更简单的开源 Arff 解析器的建议。）

使用 J48 树时出现奇怪的结果。我需要对一个包含 48 个特征的向量进行分类，效果很好，但是当我尝试“优化”时，我遇到了奇怪的结果。

我有一个方法分类：

它工作得很好，我希望我做对了。但我想删除在每个方法调用时完成的实例创建，所以我将 Instance 移至 BeClassified = new Instance(48); 进入类主体 - 所以它只创建一次。这也很有效，尽管我得到的结果与其他结果略有不同。可以说，从 400 个分类中，有一个是不同的（不是说，不正确）。但是我看不出这是什么原因……我希望这里有一些人在使用 weka，以便我了解发生了什么/错误。（是的，2+featureVec.length 是 48）。

谢谢并恭祝安康。

我在 Netbeans 中有一个 Java 项目，我想在我的项目中使用Weka的一些类。

我按照此处的说明（项目、属性、库..）将文件 C:\Program Files\Weka-3-7\weka-src.jar 添加到我的库中

那么我现在如何导入我想要的类呢？

我尝试像这样导入：

为了踢球，我也尝试了这个，但也没有用：

NetBeans 对两者都说“包不存在”。

我是否错误地链接了库？我需要以不同的方式对导入进行表述吗？

非常感谢您对此提供的任何见解。

更新：

在我的项目选项卡的库文件夹中，我看到：

weka-src.jar 并在其下我看到：、META-INF、lib、src.main.java.weka.associations 以及来自 weka 的许多其他内容。

我将 Weka 与 SnowBall 包中提供的搬运工 Stemmer 一起使用。如果我在 Eclipse 中运行我的应用程序，一切正常，但是一旦我将它导出为可运行的 jar（包括所有库），weka 说：

我怎么能解决这个问题？

我正在使用 Weka 来计算给定数据集的概率。更具体地说，我正在使用KernelEstimator类。

为了获得良好的密度估计结果，带宽参数的选择至关重要，但我无法找出带宽参数是如何计算的。使用的核函数是一个简单的高斯核。有谁知道带宽参数是如何计算的？

我正在使用 Weka Java 库读取 CSV 文件并将其转换为 ARFF 文件。

问题是CSV 文件没有标题行，只有数据。导入 CSV 文件后如何分配属性名称？（所有列都是字符串数据类型）

这是我到目前为止的代码：

我试图通过 Weka 源代码来解决这个问题，但我无法确定它的正面或反面:-(

我在 weka 中创建了自己的分类器，它与 weka gui 配合得很好。我试图通过选择 weka 分类器然后我的分类器在MOA中使用它。我的分类器出现在 weka 分类器下的 MOA gui 中，但如果我选择它，我会收到“选项问题：baseLearner”错误。是否不能在 MOA 中使用我的新 weka 分类器，是否有任何路径或对我的分类器的引用，我应该在 MOA 中添加？

提前致谢

我开始使用NaiveBayes/Simple分类器进行分类（Weka），但是在训练数据时我有一些问题需要理解。我使用的数据集是weather.nominal.arff。

当我使用选项中的使用训练测试时，分类器结果是：

我的第一个问题应该从不正确的分类实例中理解什么？为什么会出现这样的问题？哪个属性集合分类不正确？有没有办法理解这一点？

其次，当我尝试 10 折交叉验证时，为什么我得到不同（更少）正确分类的实例？

结果是：

我正在使用 Weka 对一组标记的网页执行分类，并使用 AUC 测量分类器性能。我有一个单独的六级因子，在分类中没有使用，我想知道分类器在因子的每个级别上的表现如何。

我应该使用哪些技术或措施来测试数据子集上的分类器性能？

我刚刚使用 Weka 在“分类”标签下训练我的 SVM 分类器。现在我想进一步调查哪些数据样本被错误分类，我需要研究它们的模式，但我不知道从 Weka 哪里看这个。谁能给我一些帮助？提前致谢。