weka - 标准化标称值答案

【问题标题】：weka - normalize nominal valuesweka - 标准化标称值
【发布时间】：2012-05-27 06:44:54
【问题描述】：

我有这个数据集：

Instance num 0 : 300,24,'Social worker','Computer sciences',Music,10,5,5,1,5,''
Instance num 1 : 1000,20,Student,'Computer engineering',Education,10,5,5,5,5,Sony
Instance num 2 : 450,28,'Computer support specialist',Business,Programming,10,4,1,0,4,Lenovo
Instance num 3 : 1000,20,Student,'Computer engineering','3d Design',1,1,2,1,3,Toshiba
Instance num 4 : 1000,20,Student,'Computer engineering',Programming,2,5,1,5,4,Dell
Instance num 5 : 800,16,Student,'Computer sciences',Education,8,4,3,4,4,Toshiba

我想使用 SMO 和其他多类分类器进行分类，所以我使用以下代码将所有标称值转换为数字：

int [] indices={2,3,4,10};  // indices of nominal columns
for (int i = 0; i < indices.length; i++) {
  int attInd = indices[i];
  Attribute att = data.attribute(attInd);
  for (int n = 0; n < att.numValues(); n++) {

    data.renameAttributeValue(att, att.value(n), "" + n);
  }
}

结果是：

Instance num 0 : 300,24,0,0,0,10,5,5,1,5,0
Instance num 1 : 1000,20,1,1,1,10,5,5,5,5,1
Instance num 2 : 450,28,2,2,2,10,4,1,0,4,2
Instance num 3 : 1000,20,1,1,3,1,1,2,1,3,3
Instance num 4 : 1000,20,1,1,2,2,5,1,5,4,4
Instance num 5 : 800,16,1,0,1,8,4,3,4,4,3

应用“标准化”过滤器后，结果将如下所示：

Instance num 0 : 0,0.666667,0,0,0,1,1,1,0.2,1,0
Instance num 1 : 1,0.333333,1,1,1,1,1,1,1,1,1
Instance num 2 : 0.214286,1,2,2,2,1,0.75,0,0,0.5,2
Instance num 3 : 1,0.333333,1,1,3,0,0,0.25,0.2,0,3
Instance num 4 : 1,0.333333,1,1,2,0.111111,1,0,1,0.5,4
Instance num 5 : 0.714286,0,1,0,1,0.777778,0.75,0.5,0.8,0.5,3

问题是仍在字符串“Normalize”过滤器中转换的列不会对其进行规范化...

有什么想法吗？

还有我的第二个问题：除了 SMO，我应该使用什么作为多类分类器？

【问题讨论】：

想要的结果是什么？你想对字符串发生什么？至于替代的多类分类器，knn 或 J48 决策树将是一个很好的基准。
期望的结果是笔记本电脑的品牌（数据集中的最后一列），但是 SMO 评估的结果有问题，正确分类的实例 30.6452 % ，我尝试了几个分类器和正确分类的比例仍然低于 35% 我该怎么办？
您有多少个实例？获取更多数据可以改善结果。你有多少类/品牌？如果你有 200 节课，35% 一点也不差。
我有 200 个实例和 12 个类我需要多少实例？
很难说，取决于数据集的“难度”。但是每个类大约有 16 个实例，每个实例有 10 个属性。这显然不足以覆盖整个实例空间。您还应该问自己目标是什么，什么是合理的结果。常识表明，职业、年龄和预算等因素不足以可靠地确定某人的品牌偏好，但如果您达到 40-50%，那将是一个非常有根据的猜测。可能比人类专家在这项任务上的成就要好。

标签： machine-learning normalization weka svm

【解决方案1】：

不要将名词/分类转换为浮点数（/整数），然后对其进行规范化。这是没有意义的。垃圾进垃圾出。将它们视为连续数字或数值向量会给出无意义的结果，例如 “'Engineering' + 'Nursing' = 'Architecture' 的平均值”

处理名词/分类的正确方法是将每个变量转换为虚拟变量（也称为“虚拟编码”或“二分法”）。假设如果 Occupation 列（或 Major、Elective 或其他）具有 K 个级别，那么您将创建 K 或 (K-1) 个二进制变量，除了一个包含 1 的对应列之外，它们处处为 0。查阅 Weka 文档以找到正确的函数调用。

参见。例如SO: Dummy Coding of Nominal Attributes (for Logistic Regression)

【讨论】：

【解决方案2】：

我相信将字符串转换为数字的最佳方法是使用过滤器weka.filters.unsupervised.attribute.StringToWordVector。

完成后，您可以应用“标准化”过滤器weka.classifiers.functions.LibSVM。

【讨论】：