arff

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公称値は、私は、xslxからグルーヴィーでarffファイルを生成が、私はWEKAでこのファイルを開こうとすると、私はこのエラーを得たんだヘッダ

で宣言されていませんなぜこのエラーが発生しているのですか？誰かがこのエラーを修正し、なぜそれが起こっているのかを説明する助けができますか？生成されたファイル @relation kd-itempedido @attribute tipopedido {Assistencia,Recompra,Venda,Troca} @attribute aprovado {0.0,1.0} @attr

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Weka ARFFエラー

私はWekaを初めて利用しています。私はwekaでarffファイルを実行しようとしていますが、エラーが発生し続けます。 java.io.IOException：構造体をarffとして判断できません（理由：java.io.IOException：行の終わりが予想される、readToken [LINKEDIN]、line1）可能な限りファイルをフォーマットして属性を宣言しようとしました。私は A

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Wekaエラー - 早すぎる行の読み取りトークン[EOL]、行171

ARFFファイルのすべての仕様が赤で、すでにファイルに実装されていますが、このエラーを取り除くことはできません。私は次のようにarffデータの内容が含まれています。 @RELATION face_features_ASM_usnig_all @ATTRIBUTE A1 REAL @ATTRIBUTE A2 REAL @ATTRIBUTE A3 REAL @ATTRI

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arffファイルの文字列にシンボル（@など）を宣言するにはどうすればいいですか？

私は本当に混乱していると私は申し訳ありませんが、それは非常にばかだと私は質問があります。私は今までPythonライブラリのみを使用して取得したJavaでの感情分析を達成するために数値データのみを使用していましたが、Javaを使用してデータを最初からテキストとして前処理することを余儀なくされました。 WekaのStringToWordを使用してデータをトークン化し、プリプロセスとtfidfを適用し

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ARFFファイルのレイアウトが無効

私はliac-wekaパッケージから生成されたARFFファイルを持っています。それを読み取ろうとすると % Finger-tapped_dataset @RELATION Feature_onsets @ATTRIBUTE file STRING @ATTRIBUTE nOnset INTEGER @ATTRIBUTE Duration REAL

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Weka java.io.IOException Arfファイルの読み込み中にエラーが発生しました

Arffファイルの読み込み中にエラーが発生し、csvファイルを読み込んで「すべてを可視化」をクリックすると、何も表示されず、「表示する値が多すぎます" Arffファイルをロード中にここでエラーがある：あなたはここに定義されているようarffファイルの属性を宣言する必要があり、あなたの最初のエラーのために Error while loading Arff file

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arffファイルのn-gram機能を表現するには？

私はネット上でこの問題を調査してきましたが、解決策を見つけることができませんでした。問題があることです：Javaで私が最初に使用ウェカのAPIは、私が例示できるそのうちの一つのn-gramの特徴を抽出するために、問題はここから始まり "not good" です：arffファイルのヘッダーは次のようなものになるだろうこの： @relation words @attribute {0,1}

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StringToWordVector（weka）をjavaで使用する方法は？

これは私が何をしたいのか、私のarffファイル @relation hamspam @attribute text string @attribute class {ham,spam} @data 'good',ham 'very good',ham 'bad',spam 'very bad',spam 'very bad, very bad',spam は私のJavaプロ

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wekaの文字列配列属性

名前（String）とその名前に関連付けられた文字列の配列を持つweka trainingファイル（arff）が必要です。これを実行すると、分類子がそれらの文字列と名前を関連付けるようになりますテキスト。この作業では、文字配列であるwekaの属性を作成するにはどうすればよいですか？または、これを行うための代替手段がありますか？例えばを（私はナイーブベイズ分類器を使用しています）： Deepik

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WEKAはクラス値を使用して決定木を解決しますか？

私はWEKAやMLの新作ですので、私の知らないことを次のように言い訳してください。私はそれを理解しようと数時間を無駄にしたので、うまくいけば誰かが正しい方向に私を向けることができます：私はUSDJPYのデータにJ48決定木を走そうとしています。データは.csvファイルを介して読み込まれ、クラス値は公称型、具体的にはTRUEの値、またはUSDJPYが20セッション後に1％以上高い取引をしていた場合