weka内存不够该怎么办？

最新推荐文章于 2022-04-28 13:26:55 发布
原创 最新推荐文章于 2022-04-28 13:26:55 发布 · 1.1k 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本文介绍了解决使用Weka进行数据挖掘时遇到的内存不足问题的方法。首先，通过修改RunWeka.ini文件中的最大堆内存设置为400M（或更大），可以尝试解决该问题。若此方法无效，建议在Classify的Testoptions中取消勾选“Storepredictionsforvisualization”，以避免保存可视化模型，从而减少内存消耗。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

最简单的解决方法是，进入weka安装目录找到 RunWeka.ini,将maxheap=128m改为400m（或者更大，根据实际需求吧），就可以了~

如果这样还是不行的话，可以选择不保存可视化模型，在Classify的Test options中的more options按钮按下后，去掉勾选的“Store predictions for visualization”选项，再试一下~


weka内存不够时
sulingzenglinhua的专栏
04-08 6827
最简单的方法：         最近发现一个更好的解决方法，进入weka安装目录找到 RunWeka.ini,将maxheap=128m改为400m，这样超级方便的O(∩_∩)O~，解决了我内存不够和在下面复杂情况下libsvm用不了的情况，苦思冥想了许久都没找到解决方法，原来这么简单。 这个是复杂点的：（貌似没啥意义了。。。）   1、运行里面输入cmd 2、java -Xmx400M
Weka内存设置
Tuesday
06-27 5572
如果你知道weka这个软件，那我猜你应该在学机器学习。 用Weka有时候会因为内存不足而报错。它会提示你用命令行修改内存配置。可以直接修改安装目录下的配置。 如果Weka版本较新，则打开WEKA目录下的Runweka.ini文件，找到这一行： maxheap=128m 修改128 如果版本比较旧，安装目录下没有Runweka.ini，则打开Runweka.bat文件，找到
Weka加载大数据量内存不足的解决办法
http://john2007.javaeye.com/
11-14 769
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...
Weka大数据内存不足问题的解决方法之一
m0_57890869的博客
04-28 1957
Weka下载完成后，点击exploder后出现OutOfMemory问题： 找到文件下载的目录，点击RunWeka.ini文件，将maxheap的值修改为1024M 具体见图：
Weka大数据内存不足
iMatt的专栏
10-31 2564
1、旧版本中设置 RunWeka.ini 中的  maxheap=1024M  2、新版本中去掉此变量（注意：不能加入此变量，或设置 maxstack=1024m )。而是使用javaOpts选项，比较简单的做法如下： javaOpts=-Xmx1024m   Weka官方给出的解释：   Yes, we removed the maxheap setting because Or...
weka分类内存不足
最新发布
01-01
### 解决 Weka 分类时遇到的内存不足问题 当使用 Weka 进行数据处理和分类时，可能会遇到 `OutOfMemoryError` 错误。这通常是因为 JVM 的堆大小不足以支持较大的数据集或复杂的模型训练过程。 #### 修改 JVM 堆...
weka-src.zip_FPGROWTH.java weka_fpgrowth weka_weka_weka src
09-22
`weka_weka_weka`这个标签可能表示了Weka项目中对Weka自身的多次引用，这可能意味着源代码中有多个层级的模块化设计，每个`weka`可能代表一个不同的组件或者功能包。这样的设计使得Weka的代码结构更加清晰，易于维护...
使用 Weka 和 Matlab：从加载到内存中的数据集进行训练和测试-matlab开发
05-30
一个简单的脚本（基于http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/21204-matlab-weka-interface ），它解释了如何用 70% 的数据集训练分类器并用其余数据集测试分类器的实例。
利用WEKA分析内存实验结果：900记录的算法性能比较
本资源是一份关于使用Weka进行数据挖掘的详细教程，涵盖了Weka的各个方面，适合广东外语外贸大学杜剑峰教授的课程学习。Weka是一个强大的数据挖掘工具，由新西兰怀卡托大学开发，因其丰富的机器学习算法和用户友好...
weka打开提示内存不足的解决方法
weixin_30355437的博客
07-16 1102
今天在linux中打开Weka时，打开基因数据文件的时候出现如 Not enough memory . Please load a smaller dataset or use a larger heap size. 所示的错误，说内存不足，需要设定一个更大的内存空间，只要执行以下命令 sudo java -Xmx1024m -jar /usr/lib/R/library/RWe...
weka安装自带的数据集
01-20
weka安装自带的数据集，安装weka后在weka根目录下的data文件夹下可以找到。
weka：Not enough memory. Please load a smaller dataset or use larger heap size.
allin_allin的恋爱小屋
10-29 5118
今天在win7下安装完weka3.6.6版本后，打开出现了内存不足错误！ 错误提示： Not enough memory. Please load a smaller dataset or use larger heap size. 解决方案： 打开weka安装文件中的 RunWeka.ini，扩大maxheap，将maxheap=512m 改为 maxhe
weka:memory not enough,please load a smaller dataset or need larger heap size
Marelin的专栏
11-26 3522
方法一； java -Xmx1024m -jar weka.jar 方法二： RunWeka.ini maxheap=1024m
修改weka内存大小
qq_40855100的博客
04-28 1164
1.在simplecli中，输入如下代码 2.或者修改RunWeka.ini。 将maxheap修改为=1024M，即maxheap=1024m 注意：weka版本在3.8.2之后的，将javaOpts= -Xmx1024m 设置的内存大小可根据自己电脑内存大小修改 ...
机器学习之 weka学习（六）最大内存
jiandanjinxin的专栏
06-02 3125
weka如何安装支持向量机工具包方法一、打开 weka，工具栏的Tools–>Package manager,可在里面添加需要的工具包。 方法二、下载 libsvm-**.jar 包，开源的。解压文件夹，里面……\libsvm-3.19\java ,下面有jar包。将jar包加压到某个路径，如D:\Program\Weka-3-8，打开RunWeka.in文件，在最后一行cp=%CLASSPATH
【人工智能】软件使用--Weka如何调整JVM的内存大小
省
11-30 3316
如果我们在使用WEKA的过程中，在导入csv文件时出现了JVM堆大小不够的问题，我们就需要调整JVM的参数，将内存扩充到至少512M，调整方法如下： 在WEKA的安装目录下（如C:\Program Files\Weka-3-5）找到RunWeka.ini文件，打开此文件，将此文件后面的maxheap=128m修改为maxheap=512m，然后保存即可。
kafka内存溢出分析：OutOfMemoryError
Autumn_bell的博客
11-19 7059
线上Kafka问题分析：OutOfMemoryError 前言： 最近在线上遇到个奇怪的问题，具体的情景是：由于客户有相应的需求，我们需要提前在程序中判断Kafka集群是否可用，于是我们使用了Kafka0.11.0.0版本之后提供的KafkaAdminClient，这可以方便的创建一个kafka客户端进行集群的管理操作。 经过： 我们使用listTopics()来获取kafka集群所有的topic，如果能获取到相应数据，则能够说明kafka集群运行正常，代码很简单： package com.wenjie.d
扩大 weka maxheap（java maxheap）
yangang908的专栏
08-28 1150
当选择J48(Decision Tree) classifier时，weka报了错， 错误类型是 out of memory，
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值