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我正在尝试使用带有SMOTE的FilteredClassifier在WEKA上运行5折交叉验证。 据我所知，我应该在每个CV折叠中应用SMOTE来获得我的CV错误。有没有人有关于WEKA如何在FilteredClassifier中使用 Evaluation().crossvalidate_model(INPUTS) 我正在使用带有weka-wrapper的python
浏览 27提问于2019-03-06得票数 1
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我正在Weka中解决一个二进制分类问题，数据集高度不平衡(一个类别90%，另一个类别10% )。我首先将SMOTE ()应用于整个数据集，以平衡类别，然后对新获得的数据执行10倍交叉验证。乐观的结果，F1在90%左右。
这是由于过采样造成的吗？对应用了SMOTE的数据执行交叉验证是不是不好的做法？有什么办法可以解决这个问题吗？
浏览 2提问于2015-08-06得票数 5
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我有一个不平衡的数据集。我正在使用SMOTE (合成少数人抽样技术)来执行过采样。在执行二进制分类时，我在这个过采样的数据集上使用10倍交叉验证。然而，我最近研究了这篇文章；提到在交叉验证期间使用过采样数据集是不正确的，因为它会导致性能评估过于乐观。
我要验证正确的方法/过程，即在交叉验证中使用过采样数据。
浏览 2提问于2018-03-27得票数 2
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我的训练数据集有班级不平衡的问题。由于这个原因，我想使用类不平衡技术，如SMOTE，以减少类不平衡问题。源代码如下：import java.util.Random;import weka.classifiers.bayes.NaiveBayesMultinomial;import weka.c
浏览 1提问于2018-11-07得票数 3
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我正尝试在我的java文件中使用SMOTE过滤器。我正在使用Eclipse，并已将weka.jar添加到构建路径中。但是，weka.jar文件中不包含weka.filters.supervised.instance.SMOTE，因此无法识别它。我知道有一个单独的SMOTE.jar文件，我已经下载了它，但我不确定如何将它包含在Eclipse中，以便它能够识别"weka.fi
浏览 32提问于2019-01-18得票数 0
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我对Weka提供的10倍交叉验证与传统的10倍交叉验证之间的区别感到有点困惑，我理解K交叉验证的概念，但从我在Weka中读到的10倍交叉验证的内容来看，有一点不同。在Weka FIRST中，建立了一个基于所有数据的模型。只有这样，才能进行1
浏览 3提问于2013-08-14得票数 3
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我想在数据集上应用WEKA版本3.6.10中的SMOTE过滤器，但Apply按钮被禁用。输入文件采用.arff格式，第一列表示标称值。还有其他不能应用的滤镜，如重采样滤镜、SpreadSubsample滤镜等。WEKA工具的最新版本甚至不包括SMOTE过滤器。WEKA软件的最新版本甚至没有包含
浏览 0提问于2017-05-28得票数 0
下面是我的问题的一个例子iris <- read.arff("iris.arff")e<-evaluate_Weka_classifier(m,numFolds = 5)此处提供的结果是通过使用数据集的一部分构建模型并使用另一部分进行测试来获得的，因此可提供准确的精度
现在我执行AdaBoost来
浏览 4提问于2010-10-06得票数 4
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如果我在Weka上的特定数据集上运行5次交叉验证，我将获得一组优化的参数。如何使用此参数在weka上运行另一个10折交叉验证？
浏览 1提问于2011-02-25得票数 0
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我有一个倾斜的数据集，其中有推特推文和与it.The相关的情绪，积极情绪:负面情绪的比率约为1:4(训练集)。当我在Weka上运行训练集(没有SOMTE)时，结果并不令人满意。所以我使用SMOTE来平衡我在那之后得到的classes.The结果，这要好得多。我使用Libsvm进行分类。
由这种SMOTE技术生成的模型的可靠性如何？对于这种不平衡的数据集，我们可以总是使用SMOTE吗
浏览 6提问于2015-03-10得票数 1
我已经尝试了不同的matlab函数，比如plotroc和R语言中的包，比如pROC，ROCR和cvAUC。与Weka相比，每个包或函数产生不同的图形并给出不同的AUC结果。我想使用10折交叉验证来比较多个分类器，并想要每个分类器的ROC。我已经在Weka中收集了结果，但我不想在Weka本身中绘制它。
我的实验同时基于二进制类<e
浏览 3提问于2015-05-09得票数 3
我有一个高度不平衡的数据集，想要执行SMOTE来平衡数据集，并通过交叉验证来衡量准确性。然而，大多数现有的教程仅使用单个training和testing迭代来执行SMOTE。因此，我想知道使用交叉验证执行SMOTE的正确步骤。from skle
浏览 25提问于2019-04-09得票数 6
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实际上，我知道在weka，中有一个GUI方法可以在10倍交叉验证中获取每个折叠的结果，但是我正在使用weka进行编程。Instances data1 = DataSource.read("D:/Users/.... //
浏览 0提问于2017-07-06得票数 1
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我使用SMOTE机制来过滤我的数据集，但是过滤器操作可能会失败。1-计算实例之间的距离。= (Double) ((Object[]) o2)[0];} 我的</
浏览 2提问于2013-04-03得票数 0
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我正在用java做一个项目，我需要使用Weka的API。>1.0.2</version>在我的Java代码中，我还尝试开发WalkForward验证技术:我可以为每个步骤准备培训集和测试集，这样我就可以在一个循环中使用它们，在循环中我所做的工作如下(SMOTE.java:637)
at weka.filters.supervised.instanc
浏览 5提问于2021-11-17得票数 0
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我的目标是使用weka将一堆tweet分类为预定义的3类(比如新闻、教育、体育)。我是否需要混合训练和测试数据集来组成单个文件并应用'n‘折叠交叉验证，或者我是否需要首先训练分类器，然后在weka中对测试集应用'n
浏览 5提问于2014-02-20得票数 0
所以我用weka来确定我的训练准确性和交叉验证的准确性。结果表明，我的训练准确率为84.9167 %，交叉验证正确率为83.9167 %。我还尝试用sklearn来确定我的训练和交叉验证的准确性，给出了以下结果: 83.5%的训练和82.67%的交叉验证精度
浏览 0提问于2022-02-01得票数 0
我正在尝试在分类问题中同时使用cross_validate函数和SMOTE函数，我想知道如何正确使用它。这是我用来在机器学习分类算法中调用cross_validation的简单函数： # trainning，而不是发送完整的dataInput和dataOutput。因为我想使用SMOTE函数，所以在进行交叉验证之前，我需要分离数据集。
浏览 3提问于2019-08-02得票数 1
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也许我简化了太多，没有问这个问题，所以它最终是不清楚的。....-T string\" \
-F \"weka.filters.supervised.instance.SMOTE -C 0 -K 5 -P $smo -S 1\"" -W weka.classifiers.functions.MultilayerPerceptron为了确保没有Weka错误，我尝试了一
浏览 1提问于2015-04-17得票数 0
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