weka使用中的问题

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在使用weka做决策树的时候，“test option”里选择使用训练集和选择百分比分割与k-折交叉验证所得到的决策树怎么是一样的呢。按照常规的理解，百分比分割与k-折交叉验证所使用的训练集要少，得到的决策树也肯定不同。

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关键词：WEKA Option 交叉验证 test 决策树 option 百分比

嗯，我自己来回答吧，百分比分割和交叉验证都只是一种模型的评价方法，使用百分比分割和交叉验证把数据分成训练集和测试集，得到一个错误率来评估模型的可信度。一旦误差率已定，可将测试数据合并到训练数据中，由此产生的新的分类器应用于实践中。但现在的问题是若使用交叉验证的平均误差率来代表后面测试数据和训练数据合并生成的分类器的误差率，这可以吗，有没有理论验证？

boder001 发表于 2014-3-9 15:20
嗯，我自己来回答吧，百分比分割和交叉验证都只是一种模型的评价方法，使用百分比分割和交叉验证把数据分成 ...

你好 我想问下 weka 如何对实现对大量中文文本的分类处理啊 可否提供思路