機器學習：weka中Evaluation類源碼解析及輸出AUC及交叉驗證介紹
在機器學習分類結果的評估中，ROC曲線下的面積AOC是一個非常重要的指標。下面是調用weka類，輸出AOC的源碼： 接着說一下交叉驗證； 如果沒有分開訓練集和測試集，可以使用Cross Validation方法，Evaluation中 ...
原文：機器學習:IB1算法的weka源碼詳細解析（1NN）
機器學習的 NN最近鄰算法，在weka里叫IB ，是因為Instance Base ，也就是只基於一個最近鄰的實例的惰性學習算法。 下面總結一下，weka中對IB 源碼的學習總結。 首先需要把 weka src.jar 引入編譯路徑，否則無法跟蹤源碼。 讀取data數據，完成 IB 分類器的調用，結果預測評估。為了后面的跟蹤。 ctrl 點擊buildClassifier，進一步跟蹤buildC ...
2016-04-09 11:13 0 3030 推薦指數：
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