“Weka：训练和测试集不相容”的替代品？

Question

“Weka：训练和测试集不兼容”可以使用批量过滤来解决，但在训练模型时我没有test.arff。我的问题是在命令“stringToWord vector”（在CLI上）引起的。

所以我的问题是，Caret package（R）或Scikit learn（Python）可以提供任何替代方案。 注意： 1.“stringToWord vector”提供的功能是必须的。 2.我不想在测试时重新训练我的模型，因为这需要很多时间。

Answer 1

鉴于您提到的要求，您可以在培训和测试期间使用Weka的Filtered Classifier选项。我没有重复我录制的视频广告here和here。

但基本思路不是将StringToWord向量用作直接过滤器，而是将其用作FilteredClassifier选项中的过滤选项。您生成的模型只需一次。然后，您可以直接在未标记数据上应用模型，而无需重新训练它们，也无需在未标记数据上再次应用StringToWord向量。 FilteredClassifier将为您解决这些问题。