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求教:有用WEKA的亲吗?
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WEKA里用J48算法,为什么不能生成树,生成的树只有一个测试属性,不应该是所有的属性都包括吗?菜鸟,菜菜鸟
这是一条镜像帖。来源:北邮人论坛 / ml-dm / #10687同步于 2013/6/4
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【分享】求教:有用WEKA的亲吗?
zhugongzi
2013/6/4镜像同步12 回复
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9 条回复
没看懂图啥意思。。sorry
把你邮箱私信我,我作业里有个小教程,发给你。
【 在 zhugongzi 的大作中提到: 】
:
: 比如说,属性是这些:[upload=1][/upload]
: 但是生成的树是这样:[upload=2][/upload]
: ...................
不会包括所有属性啊,如果包含所有属性,树会非常庞大而且会产生过拟合,所以生成的树是经过剪枝的。如果你图里的class项是最终类别,而类别只有Y和N,那么只按照Gain这个attribute去分就已经可以达到很高的准确率了,总样本238个错分6个,这个错分率如果不满意的话可以在上面选项中调节,让它分的更细
@lz,你说的是这个意思么?
建树是直到所有叶子节点属性都一样,不一定会用到所有属性。
另外,如果数据够复杂,是可能用到所有属性的,同时会有overfitting。j48里面有个参数,是否做prunning,就是管是否建完。
【 在 sword0323 的大作中提到: 】
: 不会包括所有属性啊,如果包含所有属性,树会非常庞大而且会产生过拟合,所以生成的树是经过剪枝的。如果你图里的class项是最终类别,而类别只有Y和N,那么只按照Gain这个attribute去分就已经可以达到很高的准确率了,总样本238个错分6个,这个错分率如果不满意的话可以在上面选项中调节,让它分的更细
原来如此,了解,谢谢了!
【 在 sword0323 的大作中提到: 】
: 不会包括所有属性啊,如果包含所有属性,树会非常庞大而且会产生过拟合,所以生成的树是经过剪枝的。如果你图里的class项是最终类别,而类别只有Y和N,那么只按照Gain这个attribute去分就已经可以达到很高的准确率了,总样本238个错分6个,这个错分率如果不满意的话可以在上面选项中调节,让它分的更细