Machine learning 如何在WEKA explorer中压缩类值

您好，我是WEKA新手，正在使用WEKA 3.6.10

对不起，如果这个问题的答案是显而易见的

我有一个包含10个属性和一个决策类的数据集。决策类由值{1,2,3,4}组成，是否有方法更改配置，以便将这些值视为{1}和{2,3,4}（二进制），而不是分别将每个值视为{1}和{2,3,4}（二进制），而不修改其他属性？ 我看了一下WEKA过滤器，但没有发现任何有用的东西

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谢谢大家

使用无监督的属性过滤器，例如数字二进制过滤器。在配置对话框最顶部的字段中，输入“决策类”属性的位置。如果在第8列中，请输入8

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过滤器将为此属性的每个唯一值创建“虚拟变量”列。如果有4个唯一值，应用此筛选器后，数据集将有4个附加列。删除其中3个。

显然，决策类出于某种原因是名义上的。我尝试了以下步骤，但在配置对话框中只能看到一个字段（ignoreClass字段）。我想我可以使用NominalToBinary，但是我怎样才能只在类上应用它呢？啊，我忘记了一些过滤器忽略了class属性。您必须临时将一个不同的属性指定为类atribute：在直方图上方的选择框中，选择class:myDecisionclass，将一些其他属性指定为类，对myDecisionclass（现在是一个常规属性）应用NumericToBinary过滤器，将类属性重新指定给其旧属性。（取决于所选择的算法，也许你必须重新应用二进制名称过滤器）谢谢，我现在就知道了