如何在weka中测试独立数据集？

在Weka中测试独立数据集的方法如下：

首先，确保你已经加载了你的数据集。可以通过点击Weka的"打开文件"按钮或者使用命令行加载数据集。
在Weka的主界面上，选择"预处理"选项卡，然后选择"分类"子选项卡。
在分类选项卡中，选择一个适合你数据集的分类算法，例如决策树、朴素贝叶斯等。
在分类算法的设置中，找到"测试选项"或者类似的选项。这个选项通常用于指定测试数据集。
在测试选项中，选择"使用训练集"，然后点击"设置"按钮。
在设置中，选择"使用独立测试集"，然后点击"加载"按钮。
在加载对话框中，选择你的独立测试数据集文件，并点击"打开"按钮。
确保你已经选择了正确的测试数据集文件，并点击"确定"按钮。
现在，你可以点击"开始"按钮来开始测试独立数据集。
测试完成后，你可以查看分类算法的性能评估结果，例如准确率、召回率等。

总结：在Weka中测试独立数据集的步骤包括加载数据集、选择分类算法、设置测试选项、加载独立测试数据集、开始测试，并查看性能评估结果。

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我觉得首先有必要简单说说交叉验证，即用只有一个训练集的时候，用一部分数据训练，一部分做测试，当然怎么分配及时不同的方法了。...1）k-folder cross-validation: k个子集，每个子集均做一次测试集，其余的作为训练集。...交叉验证重复k次，每次选择一个子集作为测试集，并将k次的平均交叉验证识别正确率作为结果。优点：所有的样本都被作为了训练集和测试集，每个样本都被验证一次。10-folder通常被使用。...优点是：测试和训练集都足够大，每一个个样本都被作为训练集和测试集。...2）实验过程中没有随机因素会影响实验数据，确保实验过程是可以被复制的。

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Weka集成了数据挖掘工作的机器学习算法。这些算法可以直接应用于一个数据集上或者你可以自己编写代码来调用。Weka包括一系列的工具，如数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则以及可视化。...关联了WEKA项目，MOA也是用Java编写的，其扩展性更强。 3.MEKA项目提供了一个面向多标签学习和评价方法的开源实现。在多标签分类中，我们要预测每个输入实例的多个输出变量。...Mallet支持分类算法，如最大熵、朴素贝叶斯和决策树分类。 7....该框架的核心重点包括大量的机器学习算法以及统计测试，能够处理中等规模的数据集。 9. Deeplearning4j是使用Java和Scala编写的第一个商业级的、开源的、分布式深入学习库。...库中的一部分内容可自主学习，例如所有的代码都是独立的。JSAT没有外部依赖，而且是纯Java编写的。 18.

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至此预处理完毕，对训练集与测试集进行同样处理，为避免测试集与训练集不匹配问题，用记事本打开测试集.arff文件修改表头至与训练集一致。...优缺点：优点朴素贝叶斯算法假设了数据集属性之间是相互独立的，因此算法的逻辑性十分简单，并且算法较为稳定，当数据呈现不同的特点时，朴素贝叶斯的分类性能不会有太大的差异。...换句话说就是朴素贝叶斯算法的健壮性比较好，对于不同类型的数据集不会呈现出太大的差异性。当数据集属性之间的关系相对比较独立时，朴素贝叶斯分类算法会有较好的效果。...数据集属性的独立性在很多情况下是很难满足的，因为数据集的属性之间往往都存在着相互关联，如果在分类过程中出现这种问题，会导致分类的效果大大降低。...test set 并上传预处理完成的测试集：在经过处理后的测试集上进行测试，在more options中选择cost sensitive，并将左下至右上对角线上数值均设为1。

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