我在Weka中使用10折交叉验证进行一个小型分类任务。为了特征选择和调整分类器的参数，我使用了数据的一个小子集。我知道通常应该使用训练集和开发集。但由于时间和计算能力的限制，我只使用了所有数据的一个小子集。这会以任何方式影响结果吗？谢谢！

回答：

是的。根据偏见的定义，使用小数据集意味着你会对你选择训练的部分产生更高的偏见。不过，如果你从一个更大的数据集中随机选择小样本，这种偏见将大大减少。

如果你只是使用一小部分数据，10折交叉验证就没有多大意义。交叉验证的理念是将一个大的数据集分成多个部分，交替使用这些部分作为训练集和测试集进行训练，直到找到在所有交叉验证集上表现最佳的解决方案。

如果你没有太多时间或计算能力，我的第一个建议是减少10折CV的检查。这样，你可以在相同计算时间内包含更大比例的数据集，并在Weka中快速评估多个不同的模型，然后决定哪个模型更有前景继续深入研究。

如果你有选择的话，对于最终的数据运行，我强烈建议使用完整的数据集，但在决定使用哪个算法时，使用完整数据集的一部分也不是什么大问题。