Klassifizierung Einzige Instanz in Weka

Ich trainiert habe und erstellt eine J48-Modell mit WEKA-gui. Ich speicherte die Modell-Datei auf meinem Rechner und jetzt möchte ich es verwenden, um zu klassifizieren, eine einzelne Instanz, in meinem Java-code. Ich würde gerne eine Vorhersage für das Attribut "cluster". Was ich Tue ist das folgende:

public void classify(double lat, double lon, double co)
{            

//Create attributes to be used with classifiers
                    Attribute latitude = new Attribute("latitude");
                    Attribute longitude = new Attribute("longitude");
                    Attribute carbonmonoxide = new Attribute("co");

                    //Create instances for each pollutant with attribute values latitude, longitude and pollutant itself
                    inst_co = new DenseInstance(4);

                    //Set instance's values for the attributes "latitude", "longitude", and "pollutant concentration"
                    inst_co.setValue(latitude, lat);
                    inst_co.setValue(longitude, lon);
                    inst_co.setValue(carbonmonoxide, co);
                    inst_co.setMissing(cluster);


    Classifier cls_co = (Classifier) weka.core.SerializationHelper.read("/CO_J48Model.model");//load classifier from file

                    //Test the model
        double result = cls_co.classifyInstance(inst_co);
}

Allerdings bekomme ich eine IndexArrayOutofBoundsException auf der Linie inst_co.setValue(latitude, lat);. Ich konnte nicht finden, dass der Grund für diese Ausnahme. Ich werde es begrüßen, wenn jemand könnte mich in die richtige Richtung.

InformationsquelleAutor Erol | 2012-10-23
  1. 8

    Müssen Sie Ihre inst_co Ihrem Datensatz, ein Objekt-Instanzen. Folgender code sollte funktionieren.

    import java.util.ArrayList;

import weka.classifiers.Classifier;
import weka.core.Attribute;
import weka.core.DenseInstance;
import weka.core.Instance;
import weka.core.Instances;

public class QuestionInstanceClassifiy {

    public static void main(String[] args) {
        QuestionInstanceClassifiy q = new QuestionInstanceClassifiy();
        double result = q.classify(1.0d, 1, 1);
        System.out.println(result);
    }

    private Instance inst_co;

    public double classify(double lat, double lon, double co)  {

        //Create attributes to be used with classifiers
        //Test the model
        double result = -1;
        try {

            ArrayList<Attribute> attributeList = new ArrayList<Attribute>(2);

            Attribute latitude = new Attribute("latitude");
            Attribute longitude = new Attribute("longitude");
            Attribute carbonmonoxide = new Attribute("co");

            ArrayList<String> classVal = new ArrayList<String>();
            classVal.add("ClassA");
            classVal.add("ClassB");


            attributeList.add(latitude);
            attributeList.add(longitude);
            attributeList.add(carbonmonoxide);
            attributeList.add(new Attribute("@@class@@",classVal));

            Instances data = new Instances("TestInstances",attributeList,0);


            //Create instances for each pollutant with attribute values latitude,
            //longitude and pollutant itself
            inst_co = new DenseInstance(data.numAttributes());
            data.add(inst_co);

            //Set instance's values for the attributes "latitude", "longitude", and
            //"pollutant concentration"
            inst_co.setValue(latitude, lat);
            inst_co.setValue(longitude, lon);
            inst_co.setValue(carbonmonoxide, co);
            //inst_co.setMissing(cluster);

            //load classifier from file
            Classifier cls_co = (Classifier) weka.core.SerializationHelper
                    .read("/CO_J48Model.model");

            result = cls_co.classifyInstance(inst_co);
        } catch (Exception e) {
            //TODO Auto-generated catch block
            e.printStackTrace();
        }
        return result;
    }
}

    Erstellen Sie Daten-Objekt von Instanzen. Fügen Sie Ihr Beispiel auf diese Daten. Danach können Sie Ihre Werte in der Instanz.

    Instances data = new Instances("TestInstances",attributeList,0);
inst_co = new DenseInstance(data.numAttributes());
data.add(inst_co);

    Schlage ich immer header-Informationen und-Instanzen, die Werte aus einer externen Datei oder erstellen diese Informationen nur einmal.

    • Danke für die tolle Antwort. Nur um zu klären, classA und classB sind die möglichen Ergebnisse der Klassifizierung, also meine cluster-Namen, richtig? Ich denke, Sie müssen die gleichen sein mit denen, während ich das Modell anlegen.
    • Funktioniert nicht, ich bin immer weka.core.UnassignedDatasetException: DenseInstance nicht haben Zugriff auf ein dataset! Fehler. Denke ich werde zuordnen müssen, um es zu einem dataset, vielleicht die, die ich verwendet, um zu trainieren?
    • weisen Sie Sie, um Daten mit gleichen header. Ihre header-Informationen sollte das gleiche sein
    • Nur um sicher zu gehen: ich lese in meinem arff-Datei mit den Daten, die ich verwendet mit der Systematik, weisen Sie mein Beispiel auf diese Daten eingestellt und auch ordnen Sie eine Klasse mit dem Wert?
    • können Sie uns ein einfaches Beispiel für die arff-Datei?. Header und 3-4 Zeilen der Daten?
    • Sie Lesen in Ihrem arff-Datei mit den Daten, die Sie mit der Systematik, der Zuweisung der Instanz an die Daten, MÜSSEN aber NICHT ordnen Sie eine Klasse mit dem Wert? Ihre classifier Ergebnis wird dieser Wert.
    • Ich war mit anderen Parametern als die, die ich meine Klassifizierer. Das war das problem. Machte ich ein wenig Bearbeiten, um Ihren code, weist einen Klasse Wert auf die Instanzen, die Variablen, so dass der Klassifikator weiß, welches Attribut es erraten. Es ist die Letzte funktionierende version. Vielen Dank Atilla. Ihre Hilfe wird sehr geschätzt.
    • So funktioniert der obige code funktioniert?

    InformationsquelleAutor Atilla Ozgur
  2. 3

    Eigentlich habe ich versucht, in meiner situation ist, rufen Sie die Instanz.setDataSet () - Methode,nicht die Methode addInstance.Damit Sie code sollte inst_co.setDataSet(Daten).

    InformationsquelleAutor changer
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