大型训练数据集上的WEKA（java代码）
我使用WEKA进行分类。我在Java代码中使用WEKA jar文件。我的训练数据集有56000个实例和1253个特征。我使用简单的分类算法，如逻辑回归、J48、随机森林、随机树等。我只能得到随机森林的结果。在为其他分类器建立训练模型时，我的程序持续运行了6-7个小时，但没有得到任何结果或错误 有谁能建议一些更快的方法来在大数据集上训练WEKA分类器吗大型训练数据集上的WEKA（java代码）,java,classification,weka,Java,Classification,Weka,我使用WEKA进行分类。我在Java代码中使用WEKA jar文件。我的训练数据集有56000个实例和1253个特征。我使用简单的分类算法，如逻辑回归、J48、随机森林、随机树等。我只能得到随机森林的结果。在为其他分类器建立训练模型时，我的程序持续运行了6-7个小时，但没有得到任何结果或错误 有谁能建议一些更快的方法来在大数据集上训练WEKA分类器吗 谢谢 由于weka实现的机器学习算法将整个数据集加载到主内存中，因此有时可能需要花费大量时间来训练模型。在这方面，通过命令行使用Weka可能会有所
谢谢 由于weka实现的机器学习算法将整个数据集加载到主内存中，因此有时可能需要花费大量时间来训练模型。在这方面，通过命令行使用Weka可能会有所帮助。还有一些其他的方法可以减少训练时间。他们被征召入伍
希望能有所帮助。由于weka的机器学习算法的实现将整个数据集加载到主内存中，有时训练模型可能需要花费大量时间。在这方面，通过命令行使用Weka可能会有所帮助。还有一些其他的方法可以减少训练时间。他们被征召入伍 希望有帮助