Weka文本分类MultilayerPerceptron

Question

我的目标是测试多层感知器对20个新闻组数据的分类。我使用这种方法只能获得5％的准确度，但是使用Naive Bayes和KNN等其他分类方法可以获得~90％。我确定我做错了，所以这是我的代码，希望有人可以指出我正确的方向：

    newsgroups_data.setClassIndex(newsgroups_data.numAttributes() - 1);
    StringToWordVector filter = new StringToWordVector();

    FilteredClassifier classifier = new FilteredClassifier(); 
    classifier.setFilter(filter); 

    MultilayerPerceptron mlp = new MultilayerPerceptron();

    mlp.setTrainingTime(300); //This alone takes an hour or more
    mlp.setLearningRate(0.01);
    mlp.setHiddenLayers("1"); 
    mlp.setReset(false);

    classifier.setClassifier(mlp);
    classifier.buildClassifier(newsgroups_data);

    Evaluation eval = new Evaluation(newsgroups_data);

Answer 1

mlp.setHiddenLayers("1")

意味着您想要使用一个隐藏层，其中包含一个节点（这意味着您要设置一个神经网络，其中包含一个完整的神经元）。