weka - 如何在Weka中使用重量

Question

关于Weka的重量，我需要您的帮助。
我正在对大量数据进行一些实验:我正在将数据转换为实例，并使用不同的分类器进行研究。
现在，我想研究实例的权重如何对学习产生影响-有时我想赋予实例一个权重，有时却没有权重。
我的问题是:

可能的权重范围是多少？

每个分类器的权重影响是否有所不同？

是否有默认权重(我在某处看到它可能为1，但我想放心)？

对相关信息的任何引用将不胜感激:)

Answer 1

问题2的答案为"is"，这也影响问题1的答案。基本上，Weka只会将权重传递给实际的分类算法。允许权重的范围以及如何使用权重完全取决于分类器的实现。关于问题3，默认权重将对所有实例赋予相等的权重，实际数量并不那么重要。

例如，即使最近的邻居分类器将很高兴地采用任何权重值，也将完全忽略权重。从理论上讲，可以实现最近邻分类器来考虑权重，但是这一特定分类器没有考虑。因此，问题2的答案将是它实际上比分类器算法更依赖于分类器的特定实现。