分类后但在评估之前添加weka实例？

作者: نسر الصحراء
发布时间: 2024-05-12 09:58:34 (1月前)
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银角 | 2019-08-31 10-32

<div class =“post-text”itemprop =“text”> <P> 赏金正在关闭，但马克霍尔，在另一个论坛（ <a href="http://list.waikato.ac.nz/pipermail/wekalist/2015-November/065348.html" rel="nofollow"> http://list.waikato.ac.nz/pipermail/wekalist/2015-November/065348.html </A> ）值得当前的答案： </p> <P> 您需要实现为交叉验证构建分类器在你的代码中。您仍然可以使用评估对象来计算统计数据你的修改后的测试折叠了，因为它计算的统计数据都是添加剂。 Instances.trainCV（）和Instances.testCV（）可用于创建折叠： </p> <P> <a href="http://weka.sourceforge.net/doc.stable/weka/core/Instances.html#trainCV(int,%20int,%20java.util.Random)"rel="nofollow"> http://weka.sourceforge.net/doc.stable/weka/core/Instances.html#trainCV(int,%20int,%20java.util.Random） </A> </p> <P> 然后，您可以调用buildClassifier（）来处理每个训练折叠，进行修改测试折叠到您的心脏内容，然后迭代实例在使用Evaluation.evaluateModelOnce（）的测试折叠中或Evaluation.evaluateModelOnceAndRecordPrediction（）。后来的版本是如果您需要曲线汇总指标下的区域（如下所示），则非常有用要求保留预测）。 </p> <P> <a href="http://weka.sourceforge.net/doc.stable/weka/classifiers/Evaluation.html#evaluateModelOnce(weka.classifiers.Classifier,%20weka.core.Instance)" rel="nofollow"> http://weka.sourceforge.net/doc.stable/weka/classifiers/Evaluation.html#evaluateModelOnce(weka.classifiers.Classifier,%20weka.core.Instance） </A> </p> <P> <a href="http://weka.sourceforge.net/doc.stable/weka/classifiers/Evaluation.html#evaluateModelOnceAndRecordPrediction(weka.classifiers.Classifier,%20weka.core.Instance)" rel="nofollow"> http://weka.sourceforge.net/doc.stable/weka/classifiers/Evaluation.html#evaluateModelOnceAndRecordPrediction(weka.classifiers.Classifier,%20weka.core.Instance） </A> </p> </DIV>

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谦逊的毛巾 | 2019-08-31 10-32

<div class =“post-text”itemprop =“text”> <P> 根据您的分类器，它可能非常容易！ Weka有一个叫做的界面 <code> UpdateableClassifier </code> 任何使用它的类都可以在构建后更新！以下类实现此接口： </p> <UL> <LI> HoeffdingTree </LI> <LI> IBK </LI> <LI> 科士达 </LI> <LI> LWL </LI> <LI> MultiClassClassifierUpdateable </LI> <LI> NaiveBayesMultinomialText </LI> <LI> NaiveBayesMultinomialUpdateable </LI> <LI> NaiveBayesUpdateable </LI> <LI> SGD </LI> <LI> SGDText </LI> </UL> <P> 然后可以更新如下内容： </p> <pre> <code> ArffLoader loader = new ArffLoader(); loader.setFile(new File("/data/data.arff")); Instances structure = loader.getStructure(); structure.setClassIndex(structure.numAttributes() - 1); NaiveBayesUpdateable nb = new NaiveBayesUpdateable(); nb.buildClassifier(structure); Instance current; while ((current = loader.getNextInstance(structure)) != null) { nb.updateClassifier(current); } </code> </pre> </DIV>

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