如何在数据集上使用 RWeka 包？答案

【问题标题】：How to use RWeka package on a dataset?如何在数据集上使用 RWeka 包？
【发布时间】：2016-02-13 20:23:40
【问题描述】：

所以我在线生成了一个随机数据集，我需要对其应用 C4.5 算法。
我安装了 RWeka 包及其所有依赖项，但我不知道如何执行它。
有人可以帮我提供教程的链接吗？除了 RWeka 文档之外的任何内容。还是 R 中的示例 C4.5 代码以了解其工作原理？
谢谢

【问题讨论】：

标签： r id3 rweka c4.5

【解决方案1】：

我认为值得您花时间查看caret 包。它标准化了 R 中大多数机器学习包的语法，包括RWeka。

它还有大量非常有用的辅助函数和their website上的精彩教程

以下是使用 RWeka 包和类 C4.5 的树预测 iris 数据集上的物种的语法：

library(caret)
train_rows <- createDataPartition(iris$Species, list=FALSE)
train_set <- iris[train_rows, ]
test_set <- iris[-train_rows, ]

fit.rweka <- train(Species ~ ., data=train_set, method='J48')
pred <- predict(fit.rweka, newdata=test_set)

那么，如果你想尝试梯度提升机或其他算法，只需更改为method='gbm'

【讨论】：

嗨@DunderChief。谢谢您的帮助。我仍然面临一个问题。当我在基于 Iris 数据集构建的数据集上运行此程序时，我在 fit.rweka 步骤中遇到错误。这是显示的错误：train.default(x, y, weights = w, ...) 中的错误：结果中的一个或多个因子级别没有数据：''
另外，我如何查看我们从 predict 获得的输出？抱歉新手问题。我对此完全陌生。
@SakshamArora 训练数据中似乎没有您的结果变量之一。因此，在 iris 数据集的情况下，就好像训练集只包含 setosa 和 versicolor 花，但没有Virginica。 predict 的输出保存在上述代码中的 pred 对象中。
MLR（R 中的机器学习）包 here 怎么样？它与插入符号相比如何？您如何在插入符号中知道您正在使用 RWeka，是否可以将 WEKA 的预处理步骤与 RWeka 一起使用？