weka对数据进行预测

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weka对数据进行预测

1.注意待预测数据集和训练用数据集各个属性的设置必须是一致的.即使你没有待预测数据集的Class属性的值,你也要添加这个属性,可以将该属性在各实例上的值均设成缺失值.比如你可以将欲预测的类别设为?即缺失值. 2.在“Test Opion”中选择“Supplied test set”,并且“Set”成你要应用模型的数据集. 3.右键点击“Result list”中刚产生的那一项,选择“Re-evaluate model on current test set”.右边显示结果的区域中会增加一些内容,…

机器学习预测时label错位对未来数据做预测

前言这篇文章时承继上一篇机器学习经典模型使用归一化的影响.这次又有了新的任务,通过将label错位来对未来数据做预测. 实验过程使用不同的归一化方法,不同得模型将测试集label错位,计算出MSE的大小: 不断增大错位的数据的个数,并计算出MSE,并画图.通过比较MSE(均方误差,mean-square error)的大小来得出结论过程及结果数据处理(和上一篇的处理方式相同): test_sort_data = sort_data[:] test_sort_target = sort_t…

机器学习数据处理时label错位对未来数据做预测

这篇文章继上篇机器学习经典模型简单使用及归一化(标准化)影响,通过将测试集label(行)错位,将部分数据作为对未来的预测,观察其效果. 实验方式以不同方式划分数据集和测试集使用不同的归一化(标准化)方式使用不同的模型将测试集label错位,计算出MSE的大小不断增大错位的数据的个数,并计算出MSE,并画图通过比较MSE(均方误差,mean-square error)的大小来得出结论过程及结果数据预处理部分与上次相同.两种划分方式: 一. test_sort_data = sor…

chapter02 K近邻分类器对Iris数据进行分类预测

寻找与待分类的样本在特征空间中距离最近的K个已知样本作为参考,来帮助进行分类决策. 与其他模型最大的不同在于:该模型没有参数训练过程.无参模型,高计算复杂度和内存消耗. #coding=utf8 # 从sklearn.datasets 导入 iris数据加载器. from sklearn.datasets import load_iris # 从sklearn.model_selection中导入train_test_split用于数据分割. from sklearn.model_selecti…

libsvm 用在婚介数据集中预测用户配对

分类前具备的数据集: 书本第九章数据集(训练集):agesonly.csv和matchmaker.csv. agesonly.csv 格式是: 男年龄,女年龄,是否匹配成功 24,30,1 30,40,1 22,49,0 43,39,1 matchmaker.csv数据格式是: 年龄,是否抽烟,想要孩子,兴趣列表,地址 , 年龄,是否抽烟,想要孩子,兴趣列表,地址 , 是否匹配成功. 数据每一行是两个人的个人信息和最终是否匹配 39,yes,no,skiing:knitting:danc…

mnist数据的预测结果以及批量处理

import sys, os sys.path.append('F:\ml\DL\source-code') from dataset.mnist import load_mnist from PIL import Image import numpy as np #pickle提供了一个简单的持久化功能.可以将对象以文件的形式存放在磁盘上. #pickle模块只能在python中使用,python中几乎所有的数据类型(列表,字典,集合,类等)都可以用pickle来序列化, #pickle序列化…