我想对数据集进行归一化和输入选择，但训练集和测试集要分开处理（包括在10折分类的情况下）。

我已经发现，如果使用实验器（experimenter），我可以这样添加特征选择：简单 -> 算法 -> 添加新 -> 元 -> AttributeSelectedClassifier。

如果Weka专家能确认上述方法是否仅在训练集上（而不是完整的训练集和测试集）执行属性选择，那就太好了。

关于我的问题的第二部分，我还没有找到如何对归一化进行处理。我知道某些分类器包括归一化功能，但我使用了多种分类器，并不是所有分类器都具备这一功能。我能在某个地方添加一个归一化过滤器吗？我的审稿人问了这个问题，我不想手动处理10折操作。

回答：

根据我在Weka论坛上提出的问题：我选择了Meta-> FilteredClassifier，然后作为分类器选择了Meta-> AttributeSelectedClassifier，这样应该只会对训练集进行归一化和特征选择。参见参考资料。