如何通过java代码设置Weka网格搜索的评估标准

我需要通过java代码为Weka网格搜索设置一个评估标准。我添加了以下代码。但它不起作用

    int EVALUATION_CC = 0;
    int EVALUATION_RMSE = 1;
    int EVALUATION_RRSE = 2;
    int EVALUATION_MAE = 3;
    int EVALUATION_RAE = 4;
    int EVALUATION_COMBINED = 5;
    int EVALUATION_ACC = 6;
    int EVALUATION_KAPPA = 7;    
    Tag[] TAGS_EVALUATION = {
        new Tag(EVALUATION_CC, "CC", "Correlation coefficient"),
        new Tag(EVALUATION_RMSE, "RMSE", "Root mean squared error"),
        new Tag(EVALUATION_RRSE, "RRSE", "Root relative squared error"),
        new Tag(EVALUATION_MAE, "MAE", "Mean absolute error"),
        new Tag(EVALUATION_RAE, "RAE", "Root absolute error"),
        new Tag(EVALUATION_COMBINED, "COMB", "Combined = (1-abs(CC)) + RRSE + RAE"),
        new Tag(EVALUATION_ACC, "ACC", "Accuracy"),
        new Tag(EVALUATION_KAPPA, "KAP", "Kappa")
    };
    SelectedTag st=new SelectedTag(EVALUATION_ACC, TAGS_EVALUATION);
    GridSearch gs = new GridSearch();
    gs.setEvaluation(st);

---

有谁能告诉我怎么做吗？

我也遇到过同样的问题，但最终我还是用以下方法解决了：

int waucIndex = 8;
SelectedTag st=new SelectedTag(waucIndex , weka.classifiers.meta.GridSearch.TAGS_EVALUATION);
search.setEvaluation(st);

您可以通过执行以下操作来验证设置是否正确：

System.out.println(search.getEvaluation());

---

我也遇到了同样的问题，但最终我还是用这个解决了问题：

int waucIndex = 8;
SelectedTag st=new SelectedTag(waucIndex , weka.classifiers.meta.GridSearch.TAGS_EVALUATION);
search.setEvaluation(st);

您可以通过执行以下操作来验证设置是否正确：

System.out.println(search.getEvaluation());

---

我也遇到了同样的问题，但最终我还是用这个解决了问题：

int waucIndex = 8;
SelectedTag st=new SelectedTag(waucIndex , weka.classifiers.meta.GridSearch.TAGS_EVALUATION);
search.setEvaluation(st);

您可以通过执行以下操作来验证设置是否正确：

System.out.println(search.getEvaluation());

---

我也遇到了同样的问题，但最终我还是用这个解决了问题：

int waucIndex = 8;
SelectedTag st=new SelectedTag(waucIndex , weka.classifiers.meta.GridSearch.TAGS_EVALUATION);
search.setEvaluation(st);

您可以通过执行以下操作来验证设置是否正确：

System.out.println(search.getEvaluation());

看看这个

GridSearch gs = new GridSearch(); 
int requiredIndex = 6; // for accuracy
SelectedTag st=new SelectedTag(requiredIndex , weka.classifiers.meta.GridSearch.TAGS_EVALUATION);
gs.setEvaluation(st);

看看这个

GridSearch gs = new GridSearch(); 
int requiredIndex = 6; // for accuracy
SelectedTag st=new SelectedTag(requiredIndex , weka.classifiers.meta.GridSearch.TAGS_EVALUATION);
gs.setEvaluation(st);

看看这个

GridSearch gs = new GridSearch(); 
int requiredIndex = 6; // for accuracy
SelectedTag st=new SelectedTag(requiredIndex , weka.classifiers.meta.GridSearch.TAGS_EVALUATION);
gs.setEvaluation(st);

看看这个

GridSearch gs = new GridSearch(); 
int requiredIndex = 6; // for accuracy
SelectedTag st=new SelectedTag(requiredIndex , weka.classifiers.meta.GridSearch.TAGS_EVALUATION);
gs.setEvaluation(st);

---

你能说什么不起作用吗？它跑吗？你有错误吗？你不喜欢它做什么？它运行时没有错误。但网格搜索仍然使用其默认的评估标准（CC-相关系数），可以说什么不起作用？它跑吗？你有错误吗？你不喜欢它做什么？它运行时没有错误。但网格搜索仍然使用其默认的评估标准（CC-相关系数），可以说什么不起作用？它跑吗？你有错误吗？你不喜欢它做什么？它运行时没有错误。但网格搜索仍然使用其默认的评估标准（CC-相关系数），可以说什么不起作用？它跑吗？你有错误吗？你不喜欢它做什么？它运行时没有错误。但网格搜索仍然使用其默认的评估标准（CC-相关系数）