Weka，使用哪个分类器，用于两个分类和 10 个数字属性答案

【问题标题】：Weka, which classifier to use, for two categorical and 10 numerical attributesWeka，使用哪个分类器，用于两个分类和 10 个数字属性
【发布时间】：2017-03-27 18:32:19
【问题描述】：

我想问一下，我有10列声音参数和2列之后记录了两个乐器。

在我获得包含 10 列声音参数的数据后，我需要预测使用了哪种单一乐器。

我知道数据预处理等，但我想仔细检查我是否选择了正确的分类。对于我提供的示例，是否适合使用朴素贝叶斯或线性回归或 SVN？我只是混淆了哪个更适合这个特定的例子。

【问题讨论】：

您为什么不尝试所有这些并选择效果更好的那一个？
@xro7 "您的提交将使用分类错误进行评估。" - 有什么最合适的想法吗？
我不知道哪个最适合您的情况，但您可能已经训练了所有三个分类器并选择分类错误最小的一个 :)

标签： machine-learning classification weka naivebayes

【解决方案1】：

很难预测哪一个最适合您的数据。

每个数据集都是不同的。有时 A 更好，有时 B。

因此，尝试所有这些，并使用交叉验证来检查哪个效果最好。

【讨论】：