Machine learning weka是否在交叉验证中平衡不同类别的列车/测试集？

当我对m个类执行n次交叉验证时，在每个折叠中，序列和测试集是否平衡？通过平衡，我的意思是询问列车和测试集中是否有（几乎）相同的样本来自每个类别。

如果我正确理解了这一部分：

我的意思是问，在火车和测试集中，是否有（几乎）来自每个班级的相同样本集

。。。我想你指的是分层交叉验证：每个折叠的类别比例与整个数据集的类别比例相同

是的，这在Weka中当然是可能的，但您可能需要查阅文档。这些可能有用吗

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如果我正确理解了这一部分：

我的意思是问，在火车和测试集中，是否有（几乎）来自每个班级的相同样本集

。。。我想你指的是分层交叉验证：每个折叠的类别比例与整个数据集的类别比例相同

是的，这在Weka中当然是可能的，但您可能需要查阅文档。这些可能有用吗

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谢谢你的链接，我知道你可以做到。但我想知道当我们在Experiator中进行交叉验证时，weka会做什么。默认情况下，当使用GUI（weka Explorer）时，weka会进行分层交叉验证。这可以通过查看分类器输出文本并查看短语

===分层交叉验证====

来验证。希望这有帮助。谢谢你的链接，我知道你可以做到。但我想知道当我们在Experiator中进行交叉验证时，weka会做什么。默认情况下，当使用GUI（weka Explorer）时，weka会进行分层交叉验证。这可以通过查看分类器输出文本并查看短语

===分层交叉验证====

来验证。希望这有帮助。