我是WEKA的新手，我有一个带有109 attributes的111 cases数据集。我正在使用CfsSubsetEval中的WEKA中的功能选择选项卡，而BestFirst search method用于feature selection。我正在使用leave-one-out cross-validation。
因此，WEKA选择有多少个功能，或者在跨验证的每个步骤中选择该方法的停止标准是什么
谢谢，
gopi
CfsSubsetEval算法正在搜索一个可以很好地工作的特征（在功能之间具有较低相关性，并且与目标标签的高相关性之间的相关性很低）。子集的分数称为功绩（您可以在输出中看到它）。
BestFirst搜索不允许您确定要选择的功能数量。但是，您可以使用其他方法，例如GreedyStepWise或使用Ranker的InformationGain/GainRatio算法并定义了功能集的大小。
您可以用来影响集合大小的另一个选项是搜索的方向（向前，向后...）。
祝你好运