WEKA PartitionMembership 过滤器

Question

我有一个关于 WEKA 中受监督的 PartitionMembership 过滤器的问题。 当使用 J48 作为分区生成器应用此过滤器时，结合 KStar 分类器，我能够实现更高的准确度。

这个过滤器究竟做了什么，因为 WEKA 提供的文档非常有限？使用此过滤器来提高准确度是否有效？

在我的训练集上应用此过滤器时，它会生成许多类。当我尝试在我的测试集上重新应用模型时，过滤器会生成不同数量的类。因此，我无法为我的测试集使用这个训练有素的监督 PartitionMembership 过滤器。如何将在训练集上训练的 PartitionMembership 过滤器也用于测试集？

Answer 1

你在这里问了两三个问题。关于前两个：PartitionMembership 过滤器有什么作用，如何使用它？ - 我不知道如何正确回答。最后，您可以阅读source code 来查看它。

对于后一个问题，（~我如何获得它来评估我的测试集），请使用 FilteredClassifier，然后在该分类器的对话框中选择您的过滤器和您的分类。

名称 weka.classifiers.meta.FilteredClassifier

SYNOPSIS 类，用于对具有以下特征的数据运行任意分类器 通过任意过滤器。与分类器一样， 过滤器的结构完全基于训练数据和 测试实例将由过滤器处理而不改变它们 结构。