Weka 命令行工具是 Weka 机器学习库中一个强大的功能，它允许用户在不启动图形用户界面（GUI）的情况下运行机器学习任务，这种模式特别适合自动化流程、批量处理数据、集成到脚本中以及在高性能计算环境中运行任务，通过命令行，用户可以更高效地管理实验流程，减少手动操作，同时利用计算资源进行大规模数据处理。
Weka 命令行的核心是 weka.core.WekaPackageManager 和 weka.classifiers.Classifier 等类，但通常用户通过 weka.Run 类来执行命令行任务，基本语法结构为 java -classpath weka.jar weka.Run [options] <classifier> <options>，weka.jar 是 Weka 的核心库文件，classifier 是指定的分类器或其他算法，options 包括数据集路径、训练/测试选项、输出格式等参数。
数据集的输入格式通常是 ARFF（Attribute-Relation File Format），这是 Weka 支持的标准数据格式，ARFF 文件以 @relation 开头定义数据集名称，随后是 @attribute 声明特征类型（如 numeric、nominal 或 string），最后以 @data 开头列出具体数据实例，命令行模式下，用户可以通过 -t 参数指定训练数据集路径，-t data.arff，如果需要划分训练集和测试集，可以使用 -split-percentage 参数设置训练集比例，或使用 -c 指定交叉验证的折数（如 -c 10 表示 10 折交叉验证）。
分类器的选择是命令行任务的关键,Weka 提供了多种内置分类器，如 J48（决策树）、NaiveBayes（朴素贝叶斯）、SMO（支持向量机）等，用户可以通过 weka.classifiers.trees.J48 这样的完整类名指定分类器，或使用简化的别名（如 weka.Run J48），分类器的参数可以通过 options 传递，-N 设置决策树的修剪因子，-M 设置叶节点最小样本数，以 J48 为例，完整命令可能为 java -classpath weka.jar weka.Run J48 -t data.arff -N 0.5 -M 2 -c 10，表示使用修剪因子 0.5 和叶节点最小样本数 2 进行 10 折交叉验证。
输出结果是命令行任务的重要组成部分,默认情况下，Weka 会输出分类准确率、混淆矩阵、ROC 曲线面积等指标，用户可以通过 -output 参数将结果保存到文件中，-output results.txt，Weka 支持多种输出格式，如 CSV、JSON 等，便于后续处理，使用 -output-format CSV 可以将结果以逗号分隔值格式输出，方便用 Excel 或 Python 分析。
除了分类任务,Weka 命令行还支持聚类、关联规则挖掘等其他机器学习任务，使用 weka.clusterers.SimpleKMeans 进行聚类，命令为 java -classpath weka.jar weka.Run SimpleKMeans -t data.arff -N 3 -I 100，-N 设置聚类数量，-I 设置迭代次数，关联规则挖掘可以使用 weka.associations.Apriori，命令为 java -classpath weka.jar weka.Run Apriori -t data.arff -N 10 -T 0.9，-N 设置规则数量，-T 设置最小置信度。
Weka 命令行还提供了数据预处理功能，如过滤（Filter）操作，用户可以通过 -F 参数指定过滤器，weka.filters.unsupervised.attribute.Normalize 用于数据归一化，命令为 java -classpath weka.jar weka.Run Normalize -i input.arff -o output.arff，-i 输入文件，-o 输出文件，过滤器可以与分类器结合使用，例如先归一化再训练模型，通过 -W 和 -P 参数指定过滤器与分类器的组合。
在实际应用中,命令行任务的参数配置可能较为复杂，为了简化操作，用户可以将常用参数保存为配置文件，通过 -config 参数加载，Weka 支持通过 -log-file 参数记录运行日志，便于调试和追踪任务执行过程，对于大规模数据集，用户还可以通过 -Xmx 参数调整 JVM 内存，-Xmx4g 分配 4GB 内存。
以下是常用命令行参数的总结表格：
| 参数 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|
-t |
指定训练数据集路径 | -t data.arff |
-c |
设置交叉验证折数 | -c 10 |
-split-percentage |
设置训练集比例（0-100） | -split-percentage 70 |
-output |
指定输出文件路径 | -output results.txt |
-output-format |
设置输出格式（CSV、JSON等） | -output-format CSV |
-classifier |
指定分类器（简写） | -classifier J48 |
-N |
设置分类器参数（如修剪因子） | -N 0.5 |
-F |
指定过滤器 | -F Normalize |
-i |
过滤器输入文件 | -i input.arff |
-o |
过滤器输出文件 | -o output.arff |
-Xmx |
设置 JVM 内存 | -Xmx4g |
相关问答 FAQs：
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如何使用 Weka 命令行运行自定义分类器？
答：确保自定义分类器已编译并打包为 JAR 文件，然后将其添加到 Weka 的类路径中，使用-classpath参数包含自定义 JAR，并通过完整的类名指定分类器。java -classpath weka.jar:custom.jar weka.Run com.example.MyClassifier -t data.arff，需要在 Weka 的属性文件中注册自定义分类器，或在命令行中通过-W参数指定其位置。 -
Wea 命令行如何处理缺失值？
答：Weka 提供了多种处理缺失值的过滤器，如weka.filters.unsupervised.attribute.ReplaceMissingValues，用户可以在命令行中应用此过滤器：java -classpath weka.jar weka.Run ReplaceMissingValues -i input.arff -o output.arff，部分分类器（如NaiveBayes）内置了缺失值处理机制，可通过分类器参数调整（如-A设置缺失值权重），对于缺失值较多的数据集，建议先使用过滤器预处理，以提高模型性能。
