Weka加载大数据量内存不足的解决办法

150M的训练集用WEKA做起来应该比较困难有这么几个办法：

1 增加内存。 其实WEKA不光可以用物理内存，还可以占用虚拟内存。把JAVA的可用内存设置成2G的话，如果机器的物理内存只有1G，操作系统是会在需要时自动在硬盘上划分一块出来作为虚拟内存的。不过这时候一般会处理得比较慢，因此不推荐这个方法。

2 抽样。从训练集中随机抽取一部分数据来作训练。在二分类的时候，一般样本数量达到几千个时就能预测得比较准确了。如果几千个样本还不怎么准，那要么是所用的分类算法不适合，要么数据中的输入变量根本无法预测目标变量。
我试过了KDD 99中“kddcup.data_10_percent” 数据集，接近50万条数据，做成ARFF文件后有70多M。在Explorer中10来秒就载入了，抽取1%的样本仅花了几秒钟。

3 增量学习（Incremental Learning）。所谓增量学习简单的说就是读取一条训练数据就修正一下模型，而不是把全部训练数据都读入之后才得到模型。在WEKA KnowledgeFlow 中支持增量学习算法。目前WEKA中有5种算法可以在这种方式下工作：NaiveBayesUpdateable, IB1, IBk, LWR。另外RacedIncrementalLogitBoost可以让任意的基于回归的算法来增量地学习分类任务。

要注意的是，有时候数据不是ARFF格式的，而是C45,CSV等格式。这时手动把数据转换成ARFF，会节省很多内存，并且数据集中的错误更容易被检测出来。