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1，matlab算法是什么

MATLAB是一个可以进行数值计算、绘图的软件。它的函数含有算法。你也可以采用自己的算法在MATLAB中编程实现。
这是一款很强大的数学软件，可以使用内置函数，也可以自己编写程序执行。

matlab算法是什么

2，请教weka软件中其中的SMOTE算法释义classValue

是的,weka是开源的. 记得我用过的那个版本在安装目录的bin文件夹里有一个weka.jar, 解压后得到的就是源码. c4.5在weka里的实现是j48, 大致是这个路径吧:weka.classifiers.trees.j48您可以把整个weka.jar作为外部library导入类似Eclipse这样的开发环境, 这样看源码或者用weka的api进行二次开发都很方便的.
不明白啊 = =！

请教weka软件中其中的SMOTE算法释义classValue

3，weka中有没有smote算法的实现啊

有的，预处理阶段，选择有监督instance
是的,weka是开源的. 记得我用过的那个版本在安装目录的bin文件夹里有一个weka.jar, 解压后得到的就是源码. c4.5在weka里的实现是j48, 大致是这个路径吧:weka.classifiers.trees.j48您可以把整个weka.jar作为外部library导入类似eclipse这样的开发环境, 这样看源码或者用weka的api进行二次开发都很方便的.

weka中有没有smote算法的实现啊

4，C语言的switch算法

不能使用 switch ,switch的表达式要与case进行比较相等进行下边的操作 <0是一个bool类型的值 不能与之进行比较 不管可以不可以，做这个题目都是没有必要的
#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> int x2y(int x) return y; } int main()
int change(int inputnumber){ if(inputnumber<0 ) return -1; if (inputnumber==0) return 0; else(inputnumber>0 ) return 1;}switch(change(i)){ -1:x=-1;break; 0: x=0;break; 1: x=1;break; }
switch(表达式) …… case 常量表达式n: 语句n; break; default: 语句n+1; break; } case后面是常量表达式，但是x<0和x>0,不能用常量表达式表示，所以不能用switch表示啊，用if吧

5，如何提高机器学习算法的召回率

准确率和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值，用来评价结果的质量。其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率，衡量的是检索系统的查准率；召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率，衡量的是检索系统的查全率。　　一般来说，Precision就是检索出来的条目（比如：文档、网页等）有多少是准确的，Recall就是所有准确的条目有多少被检索出来了。　　正确率、召回率和 F 值是在鱼龙混杂的环境中，选出目标的重要评价指标。不妨看看这些指标的定义先：　　1. 正确率 = 提取出的正确信息条数 / 提取出的信息条数　　2. 召回率 = 提取出的正确信息条数 / 样本中的信息条数　　两者取值在0和1之间，数值越接近1，查准率或查全率就越高。　　3. F值 = 正确率 * 召回率 * 2 / (正确率 + 召回率) （F 值即为正确率和召回率的调和平均值）　　不妨举这样一个例子：某池塘有1400条鲤鱼，300只虾，300只鳖。现在以捕鲤鱼为目的。撒一大网，逮着了700条鲤鱼，200只虾，100只鳖。那么，这些指标分别如下：　　正确率 = 700 / (700 + 200 + 100) = 70%　　召回率 = 700 / 1400 = 50%　　F值 = 70% * 50% * 2 / (70% + 50%) = 58.3%　　不妨看看如果把池子里的所有的鲤鱼、虾和鳖都一网打尽，这些指标又有何变化：　　正确率 = 1400 / (1400 + 300 + 300) = 70%　　召回率 = 1400 / 1400 = 100%　　F值 = 70% * 100% * 2 / (70% + 100%) = 82.35%　　由此可见，正确率是评估捕获的成果中目标成果所占得比例；召回率，顾名思义，就是从关注领域中，召回目标类别的比例；而F值，则是综合这二者指标的评估指标，用于综合反映整体的指标。　　当然希望检索结果Precision越高越好，同时Recall也越高越好，但事实上这两者在某些情况下有矛盾的。比如极端情况下，我们只搜索出了一个结果，且是准确的，那么Precision就是100%，但是Recall就很低；而如果我们把所有结果都返回，那么比如Recall是100%，但是Precision就会很低。因此在不同的场合中需要自己判断希望Precision比较高或是Recall比较高。如果是做实验研究，可以绘制Precision-Recall曲线来帮助分析。
最近在做文本分类，遇到了一些问题，想问问大家有没有好的方法。为了节省时间，我只采取了部分数据来跑算法（全部数据跑了之后的结果和这个差不多）训练集：4837 documents测试集：2074 documents样本比例：正样本：负样本 = 1：3预测结果中，有的算法在正样本中预测的精确率还行（0.95-1.00之间），但是召回率非常差，通常只有0.01和0.02左右，kneighbors和decisiontree的精确率和召回率都是0，只有naivebayes和bernoullinb的pr和recall比较平均，但是也没有到0.8。问题：我查了一下那些召回率较低（0.01）的算法，475个样本中（正样本），实际上只有5个被预测正确了的，但是具体原因没有查出来。我想请问一下：1.召回率低是因为样本极度不平衡造成的吗？（虽然我认为1：3的比例不算极度不平衡。）2.在这种样本不平衡的问题上，有没有什么好的方法可以提高召回率？我试过smote方法（过采样和欠采样都有试过），但对于我的数据集并没有什么好的效果，不止到有没有有什么好的方法可以解决这个问题？谢谢！添加评论 分享查看全部 11 个回答0赞同反对，不会显示你的姓名elvin 全是细枝末节，做一个乐于分享的人两个问题一并回答一下，根据你的描述，我觉得问题应该不是出在正负样本比上，1比3这个比例不但不是非常不均衡，相反在我看来已经是非常均衡了。以前做比赛有处理过正负比1比10000的数据，我觉得这才叫不平衡，才需要使用类似上采样，下采样，以及smote算法（都用过），而且这样的情况下recall，f1等指标的提升是显著的。我觉得正负比例在1：1至1：100间差别都不会太大，需要根据具体问题做离线交叉验证去找到最好的比例。所以我建议你不用再纠结正负样本比的问题，可以再回头看一看你的数据集，一方面看一看代码是否有误？数据集是否太小？（总觉得你的数据集太小，而且测试集相对于训练集太大）另外训练集，测试集的划分是否正确？或者重新划分一下训练测试集做一下交叉验证看一看各项指标再具体研究。

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