java - 在没有评估的情况下创建 Weka 分类器模型

Question

我正在尝试使用 java 将训练数据集提供给 Weka 并将模型作为输出。

找到 this Weka wiki 中的说明:

您使用 -d 选项(转储)保存经过训练的分类器，例如:

java weka.classifiers.trees.J48 -t /some/where/train.arff -d /other/place/j48.model

问题是当我使用提到的命令时，它首先构建模型(需要几秒钟)，然后使用 10 折交叉验证方法评估数据，这需要几分钟并且不需要。

问题是如何在不评估数据的情况下使用 weka 为我建模数据。

Answer 1

java weka.classifiers.trees.J48 -no-cv -t /some/where/train.arff -d /other/place/j48.model

我是如何到达那里的:

java weka.classifiers.trees.J48 --help

列出可用的选项，等等:

-no-cv        Do not perform any cross validation.

因此，当我使用您的命令并添加 -no-cv 标志时，这似乎符合您的要求。