问题描述
我正在尝试在我的模型类的两个向量中准备一些数据，以使用 java 中的 WEKA API 进行分类训练（一个用于训练，另一个用于测试）。 有没有一种方法可以让我以某种方式排列我的数据，这样我就不必制作 *.ARFF 文件？
我的模型类包含六个属性 L1(String), L2(String), A(double), B(double), C(double), D(double), Station(String)
每行看起来像这样，其中 traindata 是向量：
for(int i=0; i<traindata.size(); i++) {
double[] row = new double[] { traindata.get(i).getL1(),traindata.get(i).getL2(),traindata.get(i).getA(), traindata.get(i).getB(), traindata.get(i).getC(), traindata.get(i).getD(), traindata.get(i).getStation() };
}
向量是这些的大集合。
任何人都可以帮助我吗？
1楼
要在 Weka 中训练分类器，您需要一个Instances对象。
Instances对象包含数据的结构和数据的每个Instance 。
ARFF 文件是 Instances 对象的序列化版本。
Instance只是一个保存数据示例/实例的结构。
所以你可以创建一个Instances对象，用Instance s填充它。
这是一个简单的代码：
// create attributes. For nominal attributes list all possible values
ArrayList<Attribute> attributes = new ArrayList<Attribute>();
attributes.add(new Attribute("L1", new ArrayList<String>(Arrays.AsList("L1_val1", "L1_val2", ...)));
attributes.add(new Attribute("L2", new ArrayList<String>(Arrays.AsList("L2_val1", "L2_val2", ...)));
attributes.add(new Attribute("A"));
attributes.add(new Attribute("B"));
attributes.add(new Attribute("C"));
attributes.add(new Attribute("D"));
attributes.add(new Attribute("Station", new ArrayList<String>(Arrays.AsList("S1", "S2", ...)));
//create Instances
Instances ins = new Instances(name, attributes, traindata.size());
//create Instance
for(int i=0; i<traindata.size(); i++) {
String L1 = traindata.get(i).getL1();
String L2 = traindata.get(i).getL2();
String station = traindata.get(i).getStation();
double[] row = new double[] {
attributes.get(0).indexOfValue(L1), //convert string to double - index of L1
attributes.get(1).indexOfValue(L2), //convert string to double - index of L2
traindata.get(i).getA(),
traindata.get(i).getB(),
traindata.get(i).getC(),
traindata.get(i).getD(),
attributes.get(1).indexOfValue(station), //convert string to double
};
Instance instance = new DenseInstance(weight, row);
instances.add(instance);
}
//build classifier
classifier.buildClassifier(instances);