Machine learning Weka交叉验证，基于褶皱的模型从未建立

我试图在大约600条记录和960个属性的数据集上运行一个5倍交叉验证的多层接收器

MultilayerPerceptron -L 0.3 -M 0.2 -N 50 -V 0 -S 0 -E 20 -H a

我启动分类器时的状态是“基于训练数据构建模型…”，您可以看到Weka鸟开始在下角跳舞

最终，输出显示了构建模型的时间，Weka鸟停止了舞蹈

我的数据集是否有问题，或者我得到的其他参数是否不正确

@relation变量是否用于命名.arff文件以外的任何特殊原因

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我需要在预处理器上应用过滤器吗

多层感知器算法需要很多时间进行计算……也许你需要等待。现在我忘记了所有的参数，但时间取决于它们。尽量减少神经元和层次的设置。试着在你的属性上做一个特征选择（100个或更少的属性，算法会更快）@Nikaidoh我认为坐在角落里跳舞的鸟意味着这个过程已经完成。我已经在“使用训练集”上运行了一个测试，看看这是否会完全成功，它确实成功了！因此，生成折叠的构建肯定有问题。我能够通过先运行“使用训练集”测试，然后运行交叉验证测试，为折叠构建模型。有些可疑的事情正在发生。我在这个问题上取得了非常不一致的成功。我相信这个问题与Windows（7）或糟糕的Java安装有关。你有没有尝试过用编程的方法来解决这个问题？weka网站上有很多文档可能会有帮助。多层感知器算法需要很多时间进行计算。也许你需要等待。现在我忘记了所有的参数，但时间取决于它们。尽量减少神经元和层次的设置。试着在你的属性上做一个特征选择（100个或更少的属性，算法会更快）@Nikaidoh我认为坐在角落里跳舞的鸟意味着这个过程已经完成。我已经在“使用训练集”上运行了一个测试，看看这是否会完全成功，它确实成功了！因此，生成折叠的构建肯定有问题。我能够通过先运行“使用训练集”测试，然后运行交叉验证测试，为折叠构建模型。有些可疑的事情正在发生。我在这个问题上取得了非常不一致的成功。我相信这个问题与Windows（7）或糟糕的Java安装有关。你有没有尝试过用编程的方法来解决这个问题？weka网站上有很多文档可能会有所帮助