我的任务是通过添加决策树的导出以供离线组件使用(最好是JSON格式，但XML也可以)，用Java增强现有的Weka系统。让我警告你，我是Weka的新手:)我还没有找到一种方法来直接访问J48的根树(在类里面似乎是私有(private)的)——你知道一种方法吗？如果不是，我发现最接近的获取数据的方法有点老套:使用J48.toString()将树转储为字符串，然后将其转换回树结构，然后将其转换为JSON字符串(YUK)。看来这个用例并不少见，所以我想知道你们中是否有人已经解决了这个问题。..任何方向/建议表示赞赏。谢谢! 最佳答案 Cl
我想在不打开WekaExplorer或SimpleCLI界面的情况下根据Weka保存的模型进行预测。所以我创建了一个批处理文件:@ECHOONtitleWekacallersetroot=C:\ProgramFiles\Weka-3-8\cd/D%root%java-classpathweka.jarweka.classifiers.functions.LinearRegression-TZ:\ARFF_FILES\TestSet_regression.arff-lZ:\WEKA_MODELS\Regression_model_03_05_2018.model-p0我有这个错误信息:C
我使用Weka。我想访问分类器的参数(权重)。我想要做的是访问参数值以确定它们如何影响属性。所以，我的问题是:如何访问分类器的参数？(使用Eclipse)如何确定参数的相关属性？ 最佳答案 这是一个关于WEKA中权重的相关问题:HowtouseweightsinWeka这里是一个java代码的例子:http://weka.wikispaces.com/Add+weights+to+dataset要了解属性之间的关系，您可以在Selecteattributes选项卡中使用Ranker作为搜索器，使用PrincipalComponent
我尝试在我的java代码中做文本分类朴素贝叶斯weka库，但我认为分类的结果不正确，我不知道是什么问题。我使用arff文件作为输入。这是我的训练数据:@relationhamspam@attributetextstring@attributeclass{spam,ham}@data'good',ham'good',ham'verygood',ham'bad',spam'verybad',spam'verybad,verybad',spam'goodgoodbad',ham这是我的测试数据:@relationtest@attributetextstring@attributeclass{
我正在尝试通过Weka使用基于LibSVM的分类器，但出现此错误:Exceptioninthread"main"weka.core.UnsupportedAttributeTypeException:weka.classifiers.functions.LibSVM:Cannothandlenumericclass!atweka.core.Capabilities.test(UnknownSource)atweka.core.Capabilities.test(UnknownSource)atweka.core.Capabilities.test(UnknownSource)atwek
当我们说我们正在评估WEKA框架中的集群时，我们是什么意思？聚类是一种无监督的对象分组方法。当我们说我们要评估结果时，我们的意思是什么？此外，除此之外，当我们说我们在训练数据本身之上评估集群时，这是什么意思？谢谢阿布舍克S 最佳答案 写在this页:评估Weka评估集群的方式取决于您选择的集群模式。有四种不同的集群模式可用(作为集群模式面板中的按钮):使用训练集(默认)。生成聚类后，Weka根据聚类表示将训练实例分类到聚类中，并计算落在每个聚类中的实例的百分比。例如，上面由k-means生成的聚类显示43%(6个实例)在集群0中，5
我正在尝试从Java中的多维数组获取arrf扩展输出文件。我导入了weka库，但是我得到了一个错误；ThetypeFastVectorisdeprecated.我可以使用什么代替FastVector以及如何重写下面的代码？importweka.core.FastVector;//Error:ThetypeFastVectorisdeprecated.int[][]myArray=newint[45194][12541];for(inti=0;i 最佳答案 Weka现在在大多数地方使用类型化的ArrayLists。您可以使用Array
我的问题是关于在路径中包含jar文件。它有2个部分。1)我正在尝试执行位于/home/andy/software/weka/weka.jar的weka.jarjar文件PATH变量指向这个jar文件(即/home/andy/software/weka/weka.jar)，CLASSPATH也是如此。但是，当我尝试使用java-jarweka.jar运行jar时，出现错误“无法访问jarfileweka.jar”。知道发生了什么事吗？我在UbuntuLinux上。我环顾四周，似乎我没有做任何明显错误的事情(因为PATH和CLASSPATH似乎都设置正确)。2)我希望能够将我所有的jar文
我通过右键单击模型并选择“保存模型”来保存Weka分类的结果。现在，我想加载它并在我的Java应用程序中使用它。我怎样才能做到这一点？模型可以是朴素贝叶斯、决策树或回归。我需要使用这三个模型。如有任何建议或解决方案，我们将不胜感激。 最佳答案 这是一个示例，假设您将RandomTree模型保存到model.weka文件(更改为您拥有的任何分类器和文件)RandomTreetreeClassifier=(RandomTree)SerializationHelper.read(newFileInputStream("model.weka
我尝试使用Weka的NaiveBayesUpdateable分类器。我的数据包含名义属性和数字属性:@relationcars@attributecountry{FR,UK,...}@attributecity{London,Paris,...}@attributecar_make{Toyota,BMW,...}@attributepricenumeric%%carprice@attributesalesnumeric%%numberofcarssold我需要根据其他属性预测销售额(数字!)。我知道我不能在Weka中使用数字属性进行贝叶斯分类。一种技术是将数字属性的值拆分为长度为k的N
