预测用户是否能够解决问题

Question

我在 csv 中有 3 个数据集 带有属性的问题.csv：

1. 身份证
2. 级别
3. 准确度
4. solved_count
5. error_count
6. 标签1
7. 标签2
8. 标签3
9. 标签4
10. 标签5

带有属性的Submission.csv：

• user_id
• problem_id
• 已解决状态

user.csv 与

• user_id
• solved_count
• 尝试

我现在想在测试数据集上预测用户是否能够解决问题。

我正在考虑应用朴素贝叶斯分类。但我不知道如何解决这个问题。我想我必须在 arff 中制作一个通用数据集，以便与 Weka 或 sckit learn 一起使用。告诉我如何解决这个问题。

Answer 1

如果您想使用 weka，您应该将所有数据集连接在一起。 获取一组属性如下：

• user_id
• 身份证
• 级别
• 准确度
• solved_count
• error_count
• 标签1
• 标签2
• 标签3
• 标签4
• 标签5
• solved_count
• 尝试
• solved_status（这将是你的课程）

完成这项工作后，您必须将数据集加载到 weka explorer 或 java 代码中。 您必须根据您的数据集构建分类器。 然后，您可以预测solved_status 将为空的新实例。