Methods 选择最佳算法的Weka练习
我在csv文件中有一些数字形式的数据，包括睡眠、工作时间等数据。。。还有二进制数据，比如我是否参加过考试。根据这些数据，我试图预测我今天看电视的时间。问题是，我不太确定哪种WEKA算法或方法可能是最好的？因为我试图预测一个数值，有些变量是数值的，有些是二进制的……我非常感谢任何帮助 一种选择是将这个回归问题归为一个分类问题，也就是说，你可以每隔30分钟增加一次 另一个要考虑的是你在回归中所期望的精确度，我的意思是你的分类器能分辨出10分钟的电视和11分钟的电视吗？如果您认为不是，那么这取决于您的应用程序 另外，您有多少个数据实例？数据集的变化有多大？我建议首先使用简单的朴素贝叶斯分类器，因为它比随机森林（当数据量如此低时）更不容易过度拟合Methods 选择最佳算法的Weka练习,methods,weka,Methods,Weka,我在csv文件中有一些数字形式的数据，包括睡眠、工作时间等数据。。。还有二进制数据，比如我是否参加过考试。根据这些数据，我试图预测我今天看电视的时间。问题是，我不太确定哪种WEKA算法或方法可能是最好的？因为我试图预测一个数值，有些变量是数值的，有些是二进制的……我非常感谢任何帮助 一种选择是将这个回归问题归为一个分类问题，也就是说，你可以每隔30分钟增加一次 另一个要考虑的是你在回归中所期望的精确度，我的意思是你的分类器能分辨出10分钟的电视和11分钟的电视吗？如果您认为不是，那么这取决于您的