Java 在WEKA中运行交叉验证之前是否需要应用过滤器

我想在我使用的一些分类器上运行n倍交叉验证。我在上找到了示例代码（这里是），但这在运行验证之前应用了一个过滤器。是否总是需要这样做，还是不需要这样做

以下是代码部分：

  /**
   * runs 10fold CV over the training file
   */
  public void execute() throws Exception {
    // run filter
    m_Filter.setInputFormat(m_Training);
    Instances filtered = Filter.useFilter(m_Training, m_Filter);

    // train classifier on complete file for tree
    m_Classifier.buildClassifier(filtered);

    // 10fold CV with seed=1
    m_Evaluation = new Evaluation(filtered);
    m_Evaluation.crossValidateModel(
        m_Classifier, filtered, 10, m_Training.getRandomNumberGenerator(1));
  }

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这也是评价分类器性能的一种可接受的方法吗？

< P>我会考虑这个糟糕的练习。如果过滤器依赖/使用类信息，则交叉验证估计将（可能非常）乐观地有偏差，因此可能无用。对于一个极端的例子，请考虑将class属性的副本添加到数据中。在几乎所有情况下，如果您使用weka.classifiers.meta.FilteredClassifier，您的生活会更好、更安全。在您引用的同一Wiki页面上，有一个关于如何使用它的示例

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干杯，伯恩哈德

我实际上不想使用任何过滤器。我是weka的新手，所以我想确保我只使用crossValidateModel方法而不进行过滤。我可以这样做吗？