Weka manual 3.6翻译: 16.4 随机化数据

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16.4 随机化数据

因为学习算法容易出现按数据到达的顺序来操作，因此随机（也称为“洗牌”）是一种常见的方法来缓解这个问题。特别是重复的随机化，例如，在交叉验证时，有利于产生更逼真的统计数据。

WEKA提供了两种可能性进行数据集随机化：

•       使用weka.core.Instances对象的 randomize(Random)方法，weka.core.Instances对象本身包含数据。这个方法需要一个java.util.Random类的实例。 下面解释如何正确地实例化这样一个对象。

•       使用 Randomize 过滤器（ weka.filters.unsupervised.instance包）。有关如何使用过滤器的更多信息，请参阅第16.5节。

机器学习实验一个非常重要的方面是实验必须是可重复的。在相同的实验设置情况下，后续的实验运行必须得到完全相同的结果。这可能看起来不可思议，但在这种情况下，随机化仍然是可能的。无论如何，随机数生成永远不会返回一个完全随机的数字序列，只会得到一个伪随机的序列。为了实现可重复的伪随机序列， 将使用给定种子 的生成器。使用相同的 种子值 将会得到相同的序列。

java.util.Random（随机数生成器类）中的默认构造函数不应该使用，因为这样构造出来的对象最有可能产生不同的序列。构造函数 Random(long)使用指定的种子值，推荐使用。

为了得到与数据集更相关的数据随机化，可以使用weka.core.Instances类的getRandomNumberGenerator(int)方法。该方法返回一个java.util.Random对象，生成这个对象所使用的的种子是，提供的种子与Instances对象随机选择的一个weka.core.Instance（选择时使用一个随机数发生器，其使用的种子是提供给此方法种子）的字符串表示的哈希值的和。