java - 如何在Java程序中使用Weka的朴素贝叶斯

Question

我一直在从事机器学习项目。我正在使用科士达，它给了我很好的结果。为了获得更高的准确性，我将使用朴素贝叶斯。当我尝试做这样的事情时

try {
        NaiveBayes ks= new NaiveBayes();
        String[] options={"-B", "20"};
        ks.setOptions(options);
        for (String s : ks.getOptions()) {
            System.err.println(s);
        }
        classifier=ks;

它给出了这个错误

java.lang.Exception: Illegal options: -B 20

当我尝试这个时

try {
        NaiveBayes ks= new NaiveBayes();
        String[] options={"-K", "20"};
        ks.setOptions(options);
        for (String s : ks.getOptions()) {
            System.err.println(s);
        }
        classifier=ks;

出现以下错误

java.lang.Exception: Illegal options: 20

所以我尝试了这个

try {
        NaiveBayes ks= new NaiveBayes();
        String[] options={"-K"};
        ks.setOptions(options);
        for (String s : ks.getOptions()) {
            System.err.println(s);
        }
        classifier=ks;

这有效。但准确度比科士达低很多。我认为原因是没有为多项式内核设置选项。所以我需要正确设置选项(为多项式内核提供指数值)

请帮帮我

Answer 1

每个分类器都有自己的一组参数。 KStar 包含“-B 20”选项(用于手动混合)，但不是 NaiveBayes 的参数。 NaiveBayes -K 选项也用于核密度估计，但不是 KStar 的参数。

至于NaiveBayes模型的准确性，很难说是否与这些设置、数据的结构或模型的拟合有关。希望当您继续对问题进行实验时，这些答案将进一步向您揭示。