Machine learning WEKA更改预测中的小数位数

我试图从WEKA获得精确的预测，我需要增加它输出的预测数据的小数位数

我的.arff训练集如下所示：

@relation TrainSet

@attribute TimeDiff1 numeric
@attribute TimeDiff2 numeric
@attribute TimeDiff3 numeric
@attribute TimeDiff4 numeric
@attribute TimeDiff5 numeric
@attribute TimeDiff6 numeric
@attribute TimeDiff7 numeric
@attribute TimeDiff8 numeric
@attribute TimeDiff9 numeric
@attribute TimeDiff10 numeric
@attribute LBN/Distance numeric
@attribute LBNDiff1 numeric
@attribute LBNDiff2 numeric
@attribute LBNDiff3 numeric
@attribute Size numeric
@attribute RW {R,W}
@attribute 'Response Time' numeric

@data

0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,203468398592,0,0,0,32768,R,0.006475
0.004254,0,0,0,0,0,0,0,0,0,4564742206976,4361273808384,0,0,65536,R,0.011025
0.002128,0.006382,0,0,0,0,0,0,0,0,4585966117376,21223910400,4382497718784,0,4096,R,0.01389
0.001616,0.003744,0,0,0,0,0,0,0,0,4590576115200,4609997824,25833908224,4387107716608,4096,R,0.005276
0.002515,0.004131,0.010513,0,0,0,0,0,0,0,233456156672,-4357119958528,-4352509960704,-4331286050304,32768,R,0.01009
0.004332,0.006847,0.010591,0,0,0,0,0,0,0,312887472128,79431315456,-4277688643072,-4273078645248,4096,R,0.005081
0.000342,0.004674,0.008805,0,0,0,0,0,0,0,3773914294272,3461026822144,3540458137600,-816661820928,8704,R,0.004252
0.000021,0.000363,0.00721,0,0,0,0,0,0,0,3772221901312,-1692392960,3459334429184,3538765744640,4096,W,0.00017
0.000042,0.000063,0.004737,0.01525,0,0,0,0,0,0,3832104423424,59882522112,58190129152,3519216951296,16384,W,0.000167
0.005648,0.00569,0.006053,0.016644,0,0,0,0,0,0,312887476224,-3519216947200,-3459334425088,-3461026818048,19456,R,0.009504

我试图预测响应时间，这是最右边的一列。如您所见，我的数据保留到小数点后第6位

然而，韦卡的预测只到了第三天。以下是名为“预测”的文件的结果：

如你所见，这大大限制了我预测的准确性。对于小于0.0005的非常小的数字（如第8行和第9行），它们将显示为0，而不是更精确的较小十进制数

我在“简单命令行”上使用WEKA，而不是GUI。我构建模型的命令如下所示：

java weka.classifiers.trees.REPTree -M 2 -V 0.00001 -N 3 -S 1 -L -1 -I 0.0 -num-decimal-places 6 \
   -t [removed path]/TrainSet.arff \
   -T [removed path]/TestSet.arff \
   -d [removed path]/model1.model > \
   [removed path]/model1output

（[removed path]：为了隐私，我刚刚删除了完整的路径名）

如您所见，我找到了用于创建模型的“-num decimal places”开关

然后我使用以下命令进行预测：

    inst#     actual  predicted      error
        1      0.006      0.005     -0.002 
        2      0.011      0.017      0.006 
        3      0.014      0.002     -0.012 
        4      0.005      0.022      0.016 
        5      0.01       0.012      0.002 
        6      0.005      0.012      0.007 
        7      0.004      0.018      0.014 
        8      0          0.001      0     
        9      0          0.001      0     
       10      0.01       0.012      0.003 

java weka.classifiers.trees.REPTree \
    -T [removed path]/LUN0train.arff \
    -l [removed path]/model1.model -p 0 > \
    [removed path]/predictions

我不能在这里使用“-num decimal places”开关，因为出于某种原因，在这种情况下WEKA不允许使用它。“预测”是我想要的预测文件

所以我执行这两个命令，它不会改变预测中的小数位数！现在才3点

我已经看过了这些答案，还有网上的答案，但是没有人提供足够的信息来回答我的问题。这些答案暗示改变小数位数可能是不可能的？但我只是想确定一下

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有人知道解决这个问题的方法吗？理想情况下，解决方案是在命令行上，但如果您只知道如何在GUI中执行，那没关系。

我刚刚找到了一个解决方法，就是简单地将数据缩放/乘以1000，然后得到您的预测，然后在完成后将其乘以1/1000，以获得原始比例。有点像在盒子外面，但它能工作

编辑：另一种方法：Peter Reutemann的答案：

这已经存在很长时间了“-p”是真正的 输出预测的老式方式。使用 “-classifications”选项，您可以指定输出的格式 进入（如CSV）。使用该选项指定的类必须 源自 “weka.classifiers.evaluation.output.prediction.AbstractOutput”：

下面是使用12位小数作为预测输出的示例 使用Java：

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如果你是在Weka邮件列表上问这个问题的同一个maranathaman，那么你会收到一个权威的答案。你想用Weka列表中的信息更新你的答案吗？@nekomatic当然，我更新了我的答案。