Поезд и тестовый комплект несовместимы с ошибкой в ​​weka?

Question

Я пытаюсь проверить свою модель с новым набором данных. Я сделал тот же шаг предварительной обработки, что и для построения моей модели. Я сравнил два файла, но проблем нет. У меня есть все атрибуты (train vs test dataset) в том же порядке, одинаковые имена атрибутов и типы данных. Но все же я не могу решить проблему. Оба файла тренируются и тестируются, похоже, похожи, но исследователь weka дает мне ошибку, говоря, что Train и тестовый набор несовместимы. Как разрешить эту ошибку? Есть ли способ сделать файл test.arff в качестве train.arff? Пожалуйста, помогите мне.

Answer 1

То же самое с комментарием, что я оставил после постановки задачи:

Все три атрибута являются номинальными атрибутами следуют все возможные значения, приводимые «{}». Одно из моих предположений заключается в том, что возможные значения не совпадают. Например, для атрибута RESOURCE в тестовом файле нет 199, а в учебном файле.

Answer 2

Смотреть следующий answer, ваш train.arff и test.arff должны иметь тот же заголовок. Согласно вашему сравнению, они похожи, но не одинаковы.

Answer 3

Посмотрите, существует ли разница между похожими и одинаковыми, ваш train.arrf и test.arrf должны иметь один и тот же заголовок, а если нет, тогда вы должны скопировать заголовок train.arrf и вставить его в свой test.arrf как новый заголовок.

Answer 4

После борьбы с той же проблемой в течение дня. Я выяснил два способа заставить обученную модель работать с установленным набором тестов.

Способ 1. Используйте поток знаний. Например, что-то вроде: CSVLoader (для набора поездов) -> classAssigner -> TrainingSetMaker -> (классификатор по вашему выбору) -> ClassfierPerformanceEvaluator - TextViewer. CSVLoader (для тестового набора) -> classAssigner -> TestgSetMaker -> (тот же экземпляр класса выше) -> PredictionAppender -> CSVSaver. Затем загрузите данные из CSVLoader или arffLoder для обучающего набора. Модель будет обучена. После этого загружаются данные с загрузчика для тестового набора. Он будет оценивать модель (например, классификатор) на поставляемом тестовом наборе, и вы можете увидеть результат из текстового редактора (подключенного к ClassifierPerformanceEvaluator) и получить сохраненный результат из CSVSaver или arffSaver, подключенных к дополнительному столбцу PredictionAppender. в выходном файле будет добавлен «classfied as». В моем случае я использовал "?" для столбца класса в поставляемом тестовом наборе, если метки классов недоступны.

Способ 2. Объединить набор для обучения и тестирования в один файл. Тогда тот же самый фильтр может быть применен как к тренировочному, так и к тестовому набору. Затем вы можете отделить набор тренировок и набор тестов, применяя фильтр экземпляра. Так как я использую "?" как метка класса в тестовом наборе. Он не отображается в индексах фильтра экземпляра. Поэтому просто выберите те индексы, которые вы можете видеть в значениях атрибутов, которые нужно удалить при применении фильтра экземпляра. Вы получите только данные теста. Сохраните его и загрузите в тестовый комплект поставки на странице классификатора. В это время он будет работать. Я думаю, это атрибут класса, который вызывает НЕ-совместимую поездку и тестовый набор. Так как многие classfier требует номинального атрибута класса. Значение которого преобразуется в индекс к доступным значениям атрибута класса в соответствии с http://weka.wikispaces.com/Why+do+I+get+the+error+message+%27training+and+test+set+are+not+compatible%27%3F