选择合适的检验方法是构建高效机器学习模型的关键。WEKA 提供了多种检验方法，每种方法都有其优缺点，适用于不同的场景。

选择检验方法的考量因素:

  • 数据集大小: 某些方法更适合处理大型数据集，而另一些方法则更适合小型数据集。
  • 数据属性: 属性类型（例如，数值型、类别型）会影响方法的选择。
  • 模型目标: 分类、回归或聚类等不同目标需要不同的检验方法。

WEKA 中常用的检验方法:

  • 交叉验证: 将数据分成多个子集，轮流使用每个子集进行训练和测试。
  • 留一法: 每次使用一个样本进行测试，其余样本用于训练。
  • 百分比分割: 将数据按比例分成训练集和测试集。

理解每种方法的原理和适用场景对于选择最佳检验方法至关重要。