Weka NominalToBinary使测试和训练集不兼容

-1

所以我有一个训练和测试集，它们包含多值标称值。只要我需要训练&测试NaiveBayesMultinomial分类，不支持多值标称值，我做了以下内容：Weka NominalToBinary使测试和训练集不兼容

java weka.filters.supervised.attribute.NominalToBinary -i train.arff -o train_bin.arff -c last 
java weka.filters.supervised.attribute.NominalToBinary -i test.arff -o test_bin.arff -c last

然后我运行此：

java weka.classifiers.bayes.NaiveBayesMultinomial -t train_bin.arff -T test_bin.arff

而下面错误出现了：

Weka exception: Train and test files not compatible!

据我了解后，我检查这两个文件.arff，他们成了不兼容后我跑NominalToBinary，因为训练和测试本身ts是不同的，因此生成不同的二元变量。

是否有可能以设置保持兼容的方式执行NominalToBinary转换？

来源

2012-03-24 bazzilic

将两个集合连成一个，执行NominalToBinary转换，然后再将它们拆分。这样，它们应该以相同的方式归一化。

但是你确定这些文件之前是否兼容？或者，你的测试和/或训练集可能包含另一个没有的属性案例？

来源

2012-03-24 13:14:32

什么分类器能够处理多值名义？我该如何连接，然后以相同的方式拆分它们？ – bazzilic 2012-03-24 13:36:46

我不使用分类或Weka很多，所以我不能告诉你细节。只是你总是应该正常化（包括二进制转换）测试和训练数据完全相同的方式。通常，在预处理之后进行拆分。 – 2012-03-24 17:00:09

Weka NominalToBinary使测试和训练集不兼容

回答

相关问题