Question

我正在使用WEKA API使用KNN（IBk）分类器对我的数据集执行10倍交叉验证。我为K选择了一些值，并编写了一些简单的循环，为每个这样的K值执行CV。

当我查看结果时，我注意到即使我使用不同的K值，所有结果都是相同的。这怎么可能？为了澄清，我添加了代码行，我指定了我提供给分类器的选项。当我进行正常分类（因此没有交叉验证）时，这非常有效。

"-K " + k_value + " -W 0 -I -A \"weka.core.neighboursearch.LinearNNSearch -A \\\"weka.core.EuclideanDistance -R first-last\\\"\""

正如您所看到的，我在每次迭代中都更改了k_value。请帮忙！

EDIT1 一些额外的代码可能会有所帮助。

    Evaluation evaluation = new Evaluation(dataset);
    evaluation.crossValidateModel(knn, dataset, 10, new Random(1), new Object[] {});
    System.out.println("Error-rate " + evaluation.errorRate());
    writer.println("AUROC: " + evaluation.areaUnderROC(0));
    writer.println(evaluation.toClassDetailsString());
    writer.println(evaluation.toMatrixString());
    writer.println(evaluation.toSummaryString("\nResults\n======\n", true));

EDIT2 我没有用k_value代替硬编码值（这里是10）：

classification.setOptions（＆＃34; -K 10 -W 0 -I -A \＆＃34; weka.core.neighboursearch.LinearNNSearch -A \\＆＃34; weka。 core.EuclideanDistance -R first-last \\＆＃34; \＆＃34;＆＃34;）;

同样，我使用不同的K值执行与之前完全相同的结果。这怎么可能发生？这是怎么回事？这在weka中是正常的吗？

WEKA使用KNN进行交叉验证并且K的值不同，结果相同

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