python - WEKA 中的交叉验证和 SMOTE

Question

我正在尝试使用带有 SMOTE 的 FilteredClassifier 在 WEKA 上运行 5 倍交叉验证。

据我所知，我应该在每个 CV 折叠中应用 SMOTE 以获得我的 CV 错误。

有谁有关于 WEKA 如何使用 FilteredClassifier 在 FilteredClassifier 中执行 CV 的文档或背景

Evaluation().crossvalidate_model(INPUTS)

我正在使用 python 和 weka-wrapper。

谢谢!

Answer 1

Weka 对待 FilteredClassifier 元分类器就像对待任何其他分类器一样(因为它们都实现 weka.classifiers.Classifier 接口(interface))。

如果您执行 5 折 CV，则数据会分为 5 对训练/测试折叠，每次分类器都会使用训练折叠进行训练，然后在测试折叠上进行评估。 weka.classifiers.Evaluation 类记录了从每个折叠的测试数据中获得的统计信息。

在您的情况下(对于每个训练/测试折叠)，FilteredClassifier 使用训练数据来初始化 SMOTE 过滤器并在构建基分类器之前对其进行过滤它。

所以答案是肯定的，您的 SMOTE 过滤器将被初始化并应用到每个 CV 折叠中。

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