我试图通过命令行让Weka进行预测，但我担心自己可能做错了。我读了数据挖掘的书，并在他们的网站上搜索了相关文档，但找到的信息充其量是模糊的，所以我希望你能帮我。
首先，我创建了一个训练集（train.arff）。这是一个样本：
@relation test@attribute 'A' {0,1}@attribute 'B' {0,1}@attribute 'C' {0,1}@attribute 'D' {0,1}@attribute 'E' {0,1}@attribute 'F' {0,1}@data0,0,0,0,0,00,0,0,0,0,0...然后我创建了一个需要通过预测来完成的数据集（test.arff）：
@relation test@attribute 'A' {0,1}@attribute 'B' {0,1}@attribute 'C' {0,1}@attribute 'D' {0,1}@attribute 'E' {0,1}@attribute 'F' {0,1}@data0,?,0,0,0,00,?,0,0,0,0...“?”标记了应该被预测的属性。
最后，我尝试通过在命令行运行以下命令来获取预测结果：
java weka.classifiers.trees.J48 -t train.arff -T test.arff -p 0它产生了以下输出：
=== Predictions on test data === inst# actual predicted error prediction 1 2:1 2:1 0.939 2 2:1 2:1 0.939然后我取了预测列中“:”后的数字作为标记为inst#的数据行的预测值。
我的问题如下：
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这是正确的吗？我对“?”感到担忧，因为我读到它可能会被填补（尽管这可能只在学习阶段发生）。
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Weka支持多重预测吗？无论标记了多少个“?”字段，我总是得到相同的表格，每个实例只有一个预测值。
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Weka能生成一个完整的（预测的）ARFF文件，还是我必须从它的结果中自己构建这个文件？
如果我错过了什么明显的东西，提前道歉，任何指向相关文档的指导都将不胜感激。
提前感谢！
回答：
“?”是一个未知值的通用标记。它可以用于训练和测试数据，并告诉Weka在这种特定情况下，值不可用。然后如何处理这些信息取决于实际的学习算法。所以回答你的问题：
- 不是的。预测的属性是在训练模型时通过
-c参数指定的。这个参数给出了要预测的属性的索引。默认情况下，它是最后一个，所以在你的例子中是’F’。 - 不是的。这实际上是实现的学习算法的问题，但Weka中的算法都不支持这一点。做法是为不同的预测训练多个模型。
- 在这种情况下这是没有意义的，因为你必须提供已知的值，以便Weka能够评估分类器的准确性。如果值完全未知，就无法判断它的好坏。
请注意，你可以保存一个训练好的模型，然后使用它进行预测。后一个页面还包含了你可以构建的知识流，以将这些结果保存为ARFF文件。
