Weka使用训练集作为测试集教程完整版
使用训练集作为测试集这一方法，对于多机器学习任务来说，挺常见的。通过这种方式，模型在训练时不会依赖外部测试数据，而是利用自己训练的样本来进行验证。具体到 Weka 工具中，可以通过设置 K 折交叉验证来保证测试的合理性，避免数据泄漏。对于不熟悉的朋友，可以先从 Weka 的教程入手，了解如何配置代价矩阵等设置，比较简单易上手。尤其是对于数据集较小的情况，这种方法能有效提升模型的稳定性。
如果你有进一步了解需求，Weka 的设置框和 K 折交叉验证的教程还是蛮有用的。其他相关的机器学习工具或脚本也挺多，像生成训练集的脚本或者 YOLO 数据集划分，都可以在相关链接中找到更多信息。如果你刚好也有数据集划分和训练集生成的需求，可以参考一下这些资源，你更好地使用 Weka 或其他工具进行调优。
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