【发布时间】：2014-04-10 07:06:57
【问题描述】：
我正在使用 Weka 的 NaiveBayes 分类器。我听说过一些事情，但我不确定它是否属实。有人告诉我，当我在 weka 中有数值时，值越高权重越大。对吗？
我的意思是，如果第一个实例的 feature1（数字）的值为 1，而第二个实例的该特征的值为 2，这是否意味着第二个实例必须对该特征具有更高的权重？
如果是这样，如果我想改变它应该怎么做？
例如，我定义了一个距离特征。但是，越接近越好，这意味着该特征的较低值必须具有较高的权重。
我应该如何在 Weka 中实现它？
【问题讨论】：
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“重量”是什么意思？它在分类器方面意味着特定的东西，但它不能是你在这里的意思。
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@SeanOwen ，当我有分类值时，Weka 向我展示了这样的内容： cat 1：频率 20，重量：20 cat 2：频率 30，重量：30 我认为这意味着 a类别与其频率相同。我的理解对吗？现在，我想知道这些权重如何与数字特征一起使用。 Weka 如何衡量一个特征的数值。有没有类似于它对分类特征所做的事情？特征的值 2 的权重是否大于值 1？
标签： machine-learning classification weka language-features