1、注意待预测数据集和训练用数据集各个属性的设置必须是一致的。即使你没有待预测数据集的Class属性的值，你也要添加这个属性，可以将该属性在各实例上的值均设成缺失值。比如你可以将欲预测的类别设为?即缺失值。
2、在“Test Opion”中选择“Supplied test set”，并且“Set”成你要应用模型的数据集。
3、右键点击“Result list”中刚产生的那一项，选择“Re-evaluate model on current test set”。右边显示结果的区域中会增加一些内容，告诉你该模型应用在这个数据集上表现将如何。如果你的Class属性都是些缺失值，那这些内容是无意义的，我们关注的是模型在新数据集上的预测值。
4、点击右键菜单中的“Visualize classifier errors”，将弹出一个新窗口显示一些有关预测误差的散点图。点击这个新窗口中的“Save”按钮，保存一个Arff文件。打开这个文件可以看到在倒数第二个位置多了一个属性（predictedpep），这个属性上的值就是模型对每个实例的预测值。