我正在尝试在 Weka 中训练一个 MultiClassClassifier 模型，并将基础算法设置为 weka.classifiers.functions.supportVector.RegSMOImproved 类，选项如下：

    MultiClassClassifier cModel = new MultiClassClassifier();    String options[] = {            "weka.classifiers.meta.MultiClassClassifier",            "-M","0",            "-R","2.0",            "-S","1",            "-W","weka.classifiers.functions.supportVector.RegSMOImproved",            "-P","1.0e-12",            "-L","1.0e-3",            "-W","1"    };    try {        cModel.setOptions(options);    } catch (Exception e) {        e.printStackTrace();    }

当我运行代码时，得到以下错误：

java.lang.Exception: 找不到名为 weka.classifiers.functions.supportVector.RegSMOImproved 的类    at weka.core.Utils.forName(Utils.java:1073)    at weka.classifiers.AbstractClassifier.forName(AbstractClassifier.java:90)    at weka.classifiers.SingleClassifierEnhancer.setOptions(SingleClassifierEnhancer.java:108)    at weka.classifiers.RandomizableSingleClassifierEnhancer.setOptions(RandomizableSingleClassifierEnhancer.java:93)    at weka.classifiers.meta.MultiClassClassifier.setOptions(MultiClassClassifier.java:802)    at myApp.Main.trainMultiClassClassifier(Main.java:983)    at myApp.Main.createSets(Main.java:903)    at myApp.Main.main(Main.java:387)

如果不是 weka.classifiers.functions.supportVector.RegSMOImproved，那么使用 RegSMOImproved 算法的正确类路径是什么？

我是否遗漏了其他东西，比如额外的设置，或者某种父类？

我使用的是从 这里 下载的 Weka 开发者分支。如果我无意中遗漏了什么，请告诉我，我会尽快进行编辑。

提前感谢您。

编辑 1：

我正在尝试实现多类分类，我希望训练我的模型/模型为一个类与其他类对比。我的数据是平衡的（每个类别有100个样本）。这是我目前找到的资料：

http://weka.8497.n7.nabble.com/meta-multi-class-classifier-with-the-option-smo-td26548.html

编辑 2：

所以我更改了我的选项对象为：

    String options[] = {            "-M","0",            "-R","2.0",            "-S","1",            "-W","weka.classifiers.functions.SMO",            "--",            "-C","1",            "-L","0.001",            "-P","1.0e-12",            "-M",            "-N", "0",            "-V","-1",            "-W","1",            "-K", "weka.classifiers.functions.supportVector.PolyKernel -C 250007 -E 1.0"    };

这似乎可以通过 setOptions() 方法，因此我显然混淆了 supportVector 和 functions 包中的两个 SMO 类。我还读到，为了让 MultiClassClassifier 正确工作，我需要为 SMO 设置 -M 和 -V 属性。所以我通过 -M 属性开启了“对 SVM 输出进行拟合校准模型”，并通过 -V 属性将交叉验证的折数设置为 -1（默认值）。

我认为交叉验证的折数属性必须为测试目的而设置。从这一点开始，我需要查看关于交叉验证的帖子。

再次感谢您！

回答：

A) 除非您有特定的需求，否则您可能不应该使用开发者分支。据我们所知，他们可能正在移动一些东西，并且可能存在一些问题。

B) RegSMOImproved 是用于回归的，而不是分类。因此，您的一些问题可能是由于 MultiClassClassifier 和回归算法之间的不匹配造成的。