- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我创建了一棵巨大的 j48 树,大小约为 7000,有如此多的 Twig 和叶子。我也得到了测试图像的分类结果。我想知道哪个节点正在对每个结果进行分类。换句话说,weka 有没有办法查看做出决定的叶节点的 id 或其他内容。
最佳答案
据我所知,您无法从 Weka GUI 执行此操作。不过,如果您使用 Weka API,还是有一些希望的。我不是 Java 专家,因此以下步骤可能不遵循最佳实践,但它确实适用于我编写的小示例。
在 Weka GUI 中构建 j48 树,并在“更多选项”选项卡中选择“输出源代码”
将源代码复制到 Java 代码中的新类
在classifyInstance方法中增加返回变量以包含叶编号
修改类,使其不再扩展“Classifier”(这需要消除刚刚创建的类中的一些其他方法)
下面是一个类,它将使用决策树桩分类器对 Weka 实例进行分类。输出将包括叶编号。这是按照上述步骤根据 Weka 示例数据集中包含的分类天气数据构建的。对于您拥有的巨大决策树,可能需要进行一些字符串替换以有效地增加您的返回变量。
import weka.core.Instance;
public class WekaWrapper {
/**
* Classifies the given instance.
*
* @param i the instance to classify
* @return the classification result
*/
public double[] classifyInstance(Instance i) throws Exception {
Object[] s = new Object[i.numAttributes()];
for (int j = 0; j < s.length; j++) {
if (!i.isMissing(j)) {
if (i.attribute(j).isNominal())
s[j] = new String(i.stringValue(j));
else if (i.attribute(j).isNumeric())
s[j] = new Double(i.value(j));
}
}
// set class value to missing
s[i.classIndex()] = null;
return WekaClassifier.classify(s);
}
}
class WekaClassifier {
public static double[] classify(Object[] i) {
/* outlook */
double[][] here=new double[3][2];
here[0][0]=0; //leaf value
here[0][1]=1; //leaf ID
here[1][0]=0; //leaf value
here[1][1]=2; //leaf ID
here[2][0]=0; //leaf value
here[2][1]=3; //leaf ID
if (i[0] == null) { return here[0]; } else if (((String)i[0]).equals("overcast")) { return here[1]; } else { return here[2]; }
}
}
关于java - Weka预测分类节点,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/19278386/
我正在使用 R 预测包拟合模型,如下所示: fit <- auto.arima(df) plot(forecast(fit,h=200)) 打印原始数据框和预测。当 df 相当大时,这
我正在尝试预测自有住房的中位数,这是一个行之有效的例子,给出了很好的结果。 https://heuristically.wordpress.com/2011/11/17/using-neural-ne
type="class"函数中的type="response"和predict有什么区别? 例如: predict(modelName, newdata=testData, type = "class
我有一个名为 Downloaded 的文件夹,其中包含经过训练的 CNN 模型必须对其进行预测的图像。 下面是导入图片的代码: import os images = [] for filename i
关于预测的快速问题。 我尝试预测的值是 0 或 1(它设置为数字,而不是因子),因此当我运行随机森林时: fit , data=trainData, ntree=50) 并预测: pred, data
使用 Python,我尝试使用历史销售数据来预测产品的 future 销售数量。我还试图预测各组产品的这些计数。 例如,我的专栏如下所示: Date Sales_count Department It
我是 R 新手,所以请帮助我了解问题所在。我试图预测一些数据,但预测函数返回的对象(这是奇怪的类(因子))包含低数据。测试集大小为 5886 obs。 160 个变量,当预测对象长度为 110 时..
关闭。这个问题需要更多focused .它目前不接受答案。 想改进这个问题吗? 更新问题,使其只关注一个问题 editing this post . 关闭 6 年前。 Improve this qu
下面是我的神经网络代码,有 3 个输入和 1 个隐藏层和 1 个输出: #Data ds = SupervisedDataSet(3,1) myfile = open('my_file.csv','r
我正在开发一个 Web 应用程序,它具有全文搜索功能,可以正常运行。我想对此进行改进并向其添加预测/更正功能,这意味着如果用户输入错误或结果为 0,则会查询该输入的更正版本,而不是查询结果。基本上类似
我对时间序列还很陌生。 这是我正在处理的数据集: Date Price Location 0 2012-01-01 1771.0
我有许多可变长度的序列。对于这些,我想训练一个隐马尔可夫模型,稍后我想用它来预测(部分)序列的可能延续。到目前为止,我已经找到了两种使用 HMM 预测 future 的方法: 1) 幻觉延续并获得该延
我正在使用 TensorFlow 服务提供初始模型。我在 Azure Kubernetes 上这样做,所以不是通过更标准和有据可查的谷歌云。 无论如何,这一切都在起作用,但是我感到困惑的是预测作为浮点
我正在尝试使用 Amazon Forecast 进行一些测试。我现在尝试了两个不同的数据集,它们看起来像这样: 13,2013-03-31 19:25:00,93.10999 14,2013-03-3
使用 numpy ndarray大多数时候我们不需要担心内存布局的问题,因为结果并不依赖于它。 除非他们这样做。例如,考虑这种设置 3x2 矩阵对角线的稍微过度设计的方法 >>> a = np.zer
我想在同一个地 block 上用不同颜色绘制多个预测,但是,比例尺不对。我对任何其他方法持开放态度。 可重现的例子: require(forecast) # MAKING DATA data
我正在 R 中使用 GLMM,其中混合了连续变量和 calcategories 变量,并具有一些交互作用。我使用 MuMIn 中的 dredge 和 model.avg 函数来获取每个变量的效果估计。
我能够在 GUI 中成功导出分类器错误,但无法在命令行中执行此操作。有什么办法可以在命令行上完成此操作吗? 我使用的是 Weka 3.6.x。在这里,您可以右键单击模型,选择“可视化分类器错误”并从那
我想在同一个地 block 上用不同颜色绘制多个预测,但是,比例尺不对。我对任何其他方法持开放态度。 可重现的例子: require(forecast) # MAKING DATA data
我从 UCI 机器学习数据集库下载了一个巨大的文件。 (~300mb)。 有没有办法在将数据集加载到 R 内存之前预测加载数据集所需的内存? Google 搜索了很多,但我到处都能找到如何使用 R-p
我是一名优秀的程序员,十分优秀!