Question

我找到了以下代码，它将示例分配为75％的培训和25％的测试数据：

java weka.filters.supervised.instance.StratifiedRemoveFolds -i full.arff -o train.arff -c last -N 4 -F 1 -V
java weka.filters.supervised.instance.StratifiedRemoveFolds -i full.arff -o test.arff -c last -N 4 -F 1

但是，我需要分割数据，以便70％用于训练，30％用于测试。

我该怎么做？

我不希望将拆分随机化。

Answer 1

基于他们的JavaDoc，一种可能性，虽然有点笨重，但是可以使用10折叠，然后合并3个部分进行测试，并将7个部分合并在一起进行训练。

java weka.filters.supervised.instance.StratifiedRemoveFolds -i full.arff -o piece1.arff -N 10 -F 1    
java weka.filters.supervised.instance.StratifiedRemoveFolds -i full.arff -o piece2.arff -N 10 -F 2
...
java weka.filters.supervised.instance.StratifiedRemoveFolds -i full.arff -o piece10.arff -N 10 -F 10

合并以构建测试集：

java weka.core.Instances append piece1.arff piece2.arff > temp.arff
java weka.core.Instances append temp.arff piece3.arff > test.arff

合并文档为here。

您当然可以在命令行的for循环中执行上述步骤，但我不确定您所在的平台。

使用Weka将文件拆分为测试文件和培训文件

1 个答案: