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Java,维卡 : How to predict numeric attribute?

coder 2024-03-26 原文

我尝试使用 Weka 的 NaiveBayesUpdateable 分类器。我的数据包含名义属性和数字属性:

  @relation cars
  @attribute country {FR, UK, ...}
  @attribute city {London, Paris, ...}
  @attribute car_make {Toyota, BMW, ...}
  @attribute price numeric   %% car price 
  @attribute sales numeric   %% number of cars sold

我需要根据其他属性预测销售额(数字!)。

我知道我不能在 Weka 中使用数字属性进行贝叶斯分类。一种技术是将数字属性的值拆分为长度为 k 的 N 个间隔,并使用标称属性代替,其中 n 是类名,如下所示:@attribute class {1,2,3,...N}。

然而,我需要预测的数值属性范围为 0 到 1 000 000。创建 1 000 000 个类根本没有意义。如何使用 Weka 预测数字属性或在 Weka 没有用于此任务的工具的情况下寻找什么算法?

最佳答案

您要做的是回归,而不是分类。区别正是您所描述/想要的:

  • Classification 具有离散的类/标签,任何标称属性都可以用作此处的类
  • 回归 有连续的标签,类在这里是一个错误的术语。

大多数基于回归的技术都可以通过定义阈值转换为二元分类,并且类别取决于预测值是高于还是低于该阈值。

我不知道所有提供回归的 WEKA 分类器,但您可以先看看这两个:

您可能必须使用 NominalToBinary 过滤器将名义属性转换为数字(二进制​​)属性。

关于Java,维卡 : How to predict numeric attribute?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/16223044/

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