我尝试使用IKVM.NET在Weka上使用weka.classifiers.functions.MultilayerPerceptron作为分类器,但我一直收到以下异常:“无法加载文件或程序集'IKVM.OpenJDK.SwingAWT,Version=7.0.4335.0,Culture=neutral,PublicKeyToken=13235d27fcbfff58‘或其依赖项之一。系统找不到指定的文件。”我引用了我在IKVM文件夹中找到的每个IKVM程序集,包括IKVM.OpenJDK.SwingAWT,这是一个非常简单的代码:
var classifier = new weka.
例如,而不是这个
private weka.classifiers.Classifier[] wekaClassfiers = new weka.classifiers.Classifier[] { new weka.classifiers.bayes.NaiveBayes(),
new weka.classifiers.bayes.NaiveBayesMultinomial(), new weka.classifiers.bayes.NaiveBayesMultinomialUpdateable(), new weka.classifiers.bayes.NaiveBayes
我正在尝试使用weka+Matlab使用一些分类器执行分类,但是,一些分类器不接受我用setOptions发送的参数。
看看这段测试代码,我不知道为什么,Logistic分类器构建正确,但Ibk显示了一个错误:
%Load the csv File returning an object with the features.
wekaObj= loadCSV('C:\experimento\selecionados para o experimento\Experimento Final\dados\todos.csv');
%Create an instance of th
我使用weka进行文本分类,我有一个训练集和一个无标记测试集,目的是对测试集进行分类。
在WEKA 3.6.6中,一切都进行得很好,我可以选择提供的测试集,并对模型进行训练,得到结果。
在相同的文件中,WEKA 3.7.10说
Train and test set are not compatible. Would you like to automatically wrap the classifier in "inputMappedClassifier" before porceeding?
当我按下No时,它会输出以下错误消息
Problem evaluating cla
我可以使用以下命令运行Weka form CLI:
java -cp weka.jar weka.classifiers.functions.MultilayerPerceptron -t Dataset.arff
如何使用命令行设置Target参数,例如"Number of time units for forecast“?
我们正在尝试使用命令行来提高内存利用率,我们有一个具有10000个属性的大型数据集,每次我们从GUI运行它时都会产生Java堆空间。
感谢您的回复。
在处理神经网络输出时,我发现了两种将输出表示为神经网络的不同方法:
使用一个值不同的列作为不同的分类:
1 // class A
10 // class B
10 // class B
1 // class A
1 // class A
作为两个不同的阶级
使用2列作为不同的分类
1 0 // class A
1 0 // class A
0 1 // class B
1 0 // class A
0 1 // class B
如果我错了,请纠正我,或者告诉我