svmtest

Classifier m_classifier = new LibSVM();

使用父類 分類器 實例化svm類

ArffLoader atf = new ArffLoader();

arff文件裝載器

裝載arff分兩種，第一種訓練模型用的訓練文件，第二種測試模型用的測試文件，這里訓練文件為test，測試文件為test2

atf.setFile(inputFile);

arff文件裝載器，第一步設置文件路徑，然后使用getDataSet()方法獲取文件中的數據集合，數據集合放在weka自定義的數據結構Instances中

Instances instancesTrain = atf.getDataSet();

數據集.numAttributes()獲取數據集的列數
數據集.numInstances()獲取數據集的行數

instancesTrain.setClassIndex(instancesTrain.numAttributes()-1);

獲取數據集后，需要設置數據集中的指針，將其指向數據集中列的最后一位。因為調用算法處理時，算法只會處理指針范圍內的列，也就是說，如果一張表有50列，指針指向8，那么算法只會處理1-8，具體到數據中的下標，就是0-7，這也是需要獲取列數后-1的原因。

m_classifier.buildClassifier(instancesTrain); //訓練

調用算法，輸入數據集，通過數據訓練形成模型

m_classifier.classifyInstance(instancesTest.instance(i))

分類器給定的實例測試方法，輸入單條數據，返回0 1

固定代碼塊

輸出arff文件

//設置輸出文檔路徑
File file2=new File("E://java//test.arff");
//實例化操作類
ArffSaver saver=new ArffSaver();
//獲取數據源
saver.setInstances(dataInsatnces);
//建立輸出文件
saver.setFile(file2);
//打印數據源數據到目標文件
saver.writeBatch();

zk.classifiers.Classifier cModel = new zk.classifiers.bayes.NaiveBayes();

cModel.buildClassifier(dataInsatnces);

//4.測試分類器
??
Evaluation eTest = new Evaluation(dataInsatnces);

eTest.evaluateModel(cModel, dataInsatnces);
??
//打印測試結果
System.out.println(eTest.toSummaryString());

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logistic.java

建立模型函數
buildClassifier(Instances train)

獲取測試類的實例化對象，在調用測試方法來測試傳入的數據集
getCapabilities().testWithFail(train);

將數據集中，所有有缺失數據的記錄刪除，自帶的清洗功能
train = new Instances(train);
train.deleteWithMissingClass();

獲取過濾規則
m_ReplaceMissingValues = new ReplaceMissingValues();

設定過濾規則對象
m_ReplaceMissingValues.setInputFormat(train);

靜態過濾器裝載過濾對象及過濾規則
train = Filter.useFilter(train, m_ReplaceMissingValues);

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轉載于:https://www.cnblogs.com/Anroam/p/3302909.html

總結

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