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在进行StringToWordVector转化时训练集和测试集一起转换 这样就能保证属性一样 然后用ultraedit打开arff文件 删除测试集部分的data 另存一份用于测试 剩下的用于训练
我就是这样做的
我就是这样做的
追问
我也用过这样的办法，但每次对文本分类，都进行这样的转换和操作很浪费时间啊
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光点科技
2023-08-15 广告
通常情况下，我们会按照结构模型把系统产生的数据分为三种类型：结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。结构化数据，即行数据，是存储在数据库里，可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据。最常见的就是数字数据和文本数据，它们可以某种标准格式存在于文件...
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转化有什么不同么
追问
转化都是按照Weka的用法使用TextDirectoryLoader进行转换得到初始的arff文件，再利用StringToWordVector再得到了最后的arff文件。训练集这样转化得到最后的arff文件，然后我希望载入新的测试集来进行分类测试，但是用StringToWordVector转化后，就无法保证@attribute 是一致的了，因为它都是按单词去生成每个属性的，导致分类的时候attribute 是不吻合的。
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利用filter功能一项一项属性设置？
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