如何在 Weka 中找到使用 **K-Star** 算法生成的方程？

Question

我有一个 CSV 文件，其中包含一些关于交通工程的变量（例如车道数、车道质量、人口等...）。

最后一列是 ADT（平均每日交通量），它是根据道路上的传感器计算得出的。

我想用相同的变量预测其他道路的 ADT，最后将我预测的 ADT 与我 CSV 文件中的实际 ADT 进行比较。

我将我的数据集分为两部分（70% 和 30%）。

在 Weka 中，使用 K-Star 算法，我将 70% 的数据集选择 use training set 选项并测试其他 30% 选择 supplied test set 的数据集。

我得到了一个很好的结果，几乎 3% 的误差来预测 ADT。但问题是它没有提供任何方程来告诉我它是如何计算 ADT 的，因此无法将该方程应用于其他数据集。

尽管如此，当我使用 线性回归 算法（而不是 K-Star）时，结果并不好（65% 的误差），但它提供了一个计算 ADT 的方程。

如何找到使用K-Star算法生成的方程？

Answer 1

K-star 算法是一种惰性分类器，它会找到与您尝试分类的实例“相似的成员”，并使用它们的标签来提供分类（类似于 K 近邻）。该算法使用的唯一方程是两个实例之间的相似度函数（例如欧几里得距离）。

如果您想使用分类器，您可以将模型输出到文件中，然后使用 Weka（通过代码、GUI 和命令行）对其他数据集进行分类。

祝你好运！