如何在Weka中使用重量

Question

我需要你帮助Weka的重量。 我正在对大规模数据进行一些实验：我正在将数据转换为实例并使用不同的分类器进行研究。 现在我想研究赋予实例权重的权利如何影响学习 - 有时候我想要一个权重的实例，有时候不是。 我的问题是：

1. 可能的重量范围是多少？
2. 重量的影响是否与分类器不同？
3. 是否有默认重量（我看到某处可能是1但我想让它放心）？
4. 任何对相关信息的提及将不胜感激：）

Answer 1

问题2的答案是“是”，这也影响问题1的答案。基本上，Weka只将权重传递给实际的分类算法。允许的权重范围及其使用方式完全取决于分类器的实现。关于问题3，默认权重将对所有实例赋予相同的权重，实际数字并不重要。

例如，最近邻分类器完全忽略权重，即使它很乐意接受任何权重值。理论上，可以实现最近邻分类器来考虑权重，但是这个特定的分类器不能。因此问题2的答案是，它实际上取决于分类器的特定实现，甚至比分类器算法更多。