невозможно получить метку класса в weka java * WEKA * DUMMY * STRING * FOR * STRING * ATTRIBUTES *

1

Я пытаюсь классифицировать экземпляр в java, используя библиотеку weka и обучающие онлайн.

Я построил модель на своем устройстве и загрузил эту модель с диска, используя этот код.

public void makeModel() throws Exception
    {
        ArffLoader loader = new ArffLoader();
    loader.setFile(new File("data.arff"));

   Instances structure = loader.getDataSet();
    structure.setClassIndex(1);

// train NaiveBayes

NaiveBayesMultinomial n = new NaiveBayesMultinomial();
FilteredClassifier f = new FilteredClassifier();
StringToWordVector s = new StringToWordVector();

s.setUseStoplist(true);
s.setWordsToKeep(100);

f.setFilter(s);

f.setClassifier(n);
structure.numAttributes();
 f.buildClassifier(structure);
Instance current;


Evaluation eval = new Evaluation(structure);
 eval.crossValidateModel(f, structure, 10, new Random(1));
 System.out.println(eval.toSummaryString("\nResults\n======\n", false));



// output generated model
//System.out.println(f);
 ObjectOutputStream oos = new ObjectOutputStream(
                            new FileOutputStream("classifier.model"));
 oos.writeObject(f);
 oos.flush();
 oos.close();
    }

------------------------ Output-------------

Результаты

Правильно классифицированные экземпляры 20158 79.6948% Неверно классифицированные экземпляры 5136 20.3052% Статистика Каппы 0.6737 Средняя абсолютная ошибка 0.0726 Средняя квадратичная ошибка 0.2025 Относительная абсолютная ошибка 38.7564% Корневая относительная ошибка квадрата 66.1815% Покрытие случаев (уровень 0.95) 96.4142% Среднее значение. размер региона (уровень 0.95) 27.7531% Общее количество экземпляров 25294


Затем я использовал ту же модель для классификации немеченного экземпляра.

public void classify() throws Exception
    {
        FilteredClassifier cls = (FilteredClassifier) weka.core.SerializationHelper.read("classifier.model");


Instances unlabeled = new Instances(
                         new BufferedReader(
                           new FileReader("test.arff")));

 // set class attribute
 unlabeled.setClassIndex(0);

 // create copy
 Instances labeled = new Instances(unlabeled);

 // label instances
 for (int i = 0; i < unlabeled.numInstances(); i++) {
     System.out.println(labeled.instance(i).classValue());
     System.out.print(", actual: " + labeled.classAttribute().value((int)labeled.instance(i).classValue()));
   double clsLabel = cls.classifyInstance(unlabeled.instance(i));
   labeled.instance(i).setClassValue(clsLabel);
   System.out.println(", predicted: " + labeled.classAttribute().value((int) clsLabel));
 }
 // save labeled data
System.out.println("ended");


    }

------------------------ Output------------- --------------

1.0, актуально: Bud1 - это новый новый string.txtIlocblob R (?????? E? DSDB '@? @, Предсказал: * WEKA * DUMMY * STRING * FOR * STRING * ATTRIBUTES *, actual: This - новая новая строка, предсказанная: * WEKA * DUMMY * STRING * FOR * STRING * ATTRIBUTES * закончился


Тем не менее, моя ошибка заключается в том, что предсказанный на самом деле * WEKA * DUMMY * STRING * FOR * STRING * ATTRIBUTES *, когда он должен был дать мне метку класса.

Теги:
model
weka

2 ответа

1
Лучший ответ

При сохранении классификатора также сохраняются экземпляры (только заголовок, данные не требуются):

Instances instancesSample = new Instances(structure, 0);
instancesSample.setClassIndex(1);
...
ObjectOutputStream oos = new ObjectOutputStream(
                        new FileOutputStream("classifier.model"));
oos.writeObject(f);
oos.writeObject(instancesSample);
oos.flush();
oos.close();

После загрузки модели загружайте сохраненные экземпляры как instancesSample. При классификации:

ObjectInputStream objectInputStream = new ObjectInputStream(new BufferedInputStream(new FileInputStream("classifier.model")));
FilteredClassifier cls = (FilteredClassifier)= (Classifier) objectInputStream.readObject();
Instances instancesSample = (Instances) objectInputStream.readObject();
objectInputStream.close();

int classIndex = 1;
Instances ins = unlabeled[i];
double clsLabel = cls.classifyInstance(ins);
String prediction = instancesSample.attribute(classIndex).value((int) clsLabel));
System.out.println(", predicted: " + prediction);
  • 0
    Привет, извините, но я не совсем понимаю часть о загрузке из ранее сохраненного файла? На какой файл вы ссылаетесь?
  • 0
    Вы сохраняете файл модели в classifier.model. Аналогично сохраните Instances structure в файл. Вот о чем я говорю.
Показать ещё 2 комментария
0

Я добавил эти строки в свой метод классификации.

ArffLoader loader = new ArffLoader();
    loader.setFile(new File("data.arff"));

   Instances structure = loader.getDataSet();
    structure.setClassIndex(1);

Чтобы получить метку класса, я изменил ее на это

System.out.println(", predicted: " + structure.classAttribute().value((int) clsLabel));

Ещё вопросы

Сообщество Overcoder
Наверх
Меню