Question

我在Weka中使用数据集进行包含缺失值的分类。据我所知，当使用像NaiveBayes这样的分类器时，Weka会自动用训练数据的模式或平均值（使用过滤器unsupervised/attribute/ReplaceMissingValues）替换它们。

我想尝试删除它们，看看它是如何影响分类器的质量的。有没有过滤器呢？

Answer 1

我的方法并不完美，因为如果你有超过5或6个属性，那么应用它会变得非常麻烦，但我可以建议，如果只有少数属性缺少值，则应该使用MultiFilter。

如果您在2个属性中缺少值，那么您将在MultiFilter中使用RemoveWithValues 2次。

在Weka Explorer中加载数据
从过滤区域中选择MultiFilter
点击MultiFilter并添加RemoveWithValues
然后使用属性索引配置每个RemoveWithValues过滤器，并在matchMissingValues中选择True
保存过滤器设置，然后单击“在资源管理器中应用”。

Answer 2

对removeIf()使用weka.core.Instances上的weka.core.Instance方法，将hasMissingValue的方法引用用于Instances dataset = source.getDataSet() // for some source dataset.removeIf(Instance::hasMissingValue);方法，如果给定的实例缺少任何值，则返回布尔值。 / p>

const test = (a, b) => {

transformer.getActivity(a, b).then((response) => {

    var response = JSON.parse(response);
    var data = response.data;


    getToken.getToken(testData.organizationId).then(token => {
        let requestData = {
            url: url,
            token: token
        }
        return utils.axiosGetRequest(requestData);
    }).catch(error => {
        console.log("Error: ", error);

    });
})

删除Weka中的缺失值

2 个答案: