为了比较我在标记文本分类研究中的结果，我需要一个基准进行对比。我的一位同事告诉我，一个解决方案是创建一个最简单、最笨拙的分类器。该分类器根据特定标签的频率做出决策。这意味着，当我的数据集中总共有100个样本，并且它知道其中80%的样本带有标签A时，它会在80%的时间内将一个样本分类为’A’。由于我的整个研究都在使用Weka API，我查看了文档，但遗憾的是没有找到关于这个的任何信息。

所以我的问题是，在Weka中是否可以实现这样的分类器，如果可以，有人能指出这是如何实现的吗？这个问题纯粹是出于信息目的，因为我已经研究过这个问题但没有找到任何答案，希望在这里能找到答案。

回答：

那个分类器在Weka中已经实现了，它被称为ZeroR，简单地预测最频繁的类别（在名义类属性情况下）或平均值（在数值类属性情况下）。如果你想知道如何自己实现这样的分类器，可以查看ZeroR的源代码。