weather数据集如何放到NaiveBayesSimple.java上跑？

最新推荐文章于 2024-10-17 13:09:22 发布
原创 最新推荐文章于 2024-10-17 13:09:22 发布 · 668 阅读 · 2 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#简单朴素贝叶斯 #weka源码导入 #weka数据集的应用

本文介绍了Weka的相关应用。明确了weather数据集的格式及调用路径，以及简单朴素贝叶斯对应的Java类NaiveBayesSimple.java。详细说明了在Eclipse中导入Weka源码的步骤，还阐述了如何将weather数据集放到NaiveBayesSimple.java上运行。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

一、两个明确
（1）weather数据集：它是weka里自带的数据集，格式为weather.nominal.arff或weather.numeric.arff，前者表示的是全是名称型属性，后者表示的带有数值型属性。使用的时候，直接在 .\Weka-3-8-4\data路径下调。
（2）NaiveBayesSimple.java：顾名思义，它是简单朴素贝叶斯对应的java类，用于实现简单朴素贝叶斯。
二、eclipse中导入weka源码
步骤如下：
（1）打开eclipse,新建一个java project，这里起名为wekaTest。
在这里插入图片描述
（2）导入weka源码，先将weka-src这个jar包解压，在解压后的文件夹里找main文件夹下的weka文件夹，直接将weka文件Ctrl C、Ctrl V到eclipse中的src包下，发现有报错。（之所以报错，是因为没把项目中别人打包好的jar包给导入，打包好的jar包一般放在lib文件夹下）
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
（3）找到别人打包的jar包，在wekaTest项目下，右键，Build Path→Add External Archives，进入JAR Selection，将jar包全选，打开即可。神奇地发现，报错没有了。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
（4）将现有的NaiveBayesSimple.java直接拖到weka.classifiers.bayes包下。（原先weka.classifiers.bayes包下并没有NaiveBayesSimple.java）
在这里插入图片描述
三、weather数据集如何放到NaiveBayesSimple.java上跑
打开NaiveBayesSimple.java，菜单run→run configurations，设定Arguments为

-t weather数据集路径

，最后点击run，运行即可。
在这里插入图片描述
运行结果：

在这里插入图片描述

结语

如果你喜欢我写的文章，欢迎来踩我个人搭建的博客~
ChengNing’s Blog

天气数据集1-Jena Climate Dataset介绍
disanda的专栏
06-02 1627
天气类开源数据集，适用于地球科学类分析、研究
Diverse Weather Dataset：多样天气目标检测数据集
zzjlhlcd的博客
03-05 807
DWD数据集是一个专门针对城市场景检测设计的多样天气数据集。它包含了五种不同的天气条件：白天-晴天、夜晚-晴天、黄昏-下雨、白天-有雾和夜间-下雨。这些图像是从多个已有的天气数据集中精心挑选和整合而来的，旨在全面覆盖各种可能的天气状况，从而提供一个全面且真实的测试环境。
城市天气数据集
08-29
用于学习pandas相关的一些知识，可直接用pandas读取数据。
WeatherDataset:用于多类天气数据集的网络（图像分类）
03-05
天气数据集 用于多类天气数据集（图像分类）的网络 TensorBoard上的图 准确性/测试 精度/训练 损失/测试 损失/火车
【亲测免费】 天气识别数据集：weather_photos - 开启智能天气应用的新篇章
gitblog_09763的博客
10-17 802
天气识别数据集：weather_photos - 开启智能天气应用的新篇章 【下载地址】天气识别数据集weather_photos 天气识别数据集：weather_photos 项目地址: https://gitcode.com/...
id3-java.rar_JAVA weather mysql_site:en.pudn.com
09-23
然而，描述中的“JAVA weather mysql”表明这个项目可能与天气预报系统有关，同时使用了MySQL数据库来存储数据。 在描述中提到的“Tennis/weather”可能是指一个示例应用，该应用展示了如何使用Java来获取和处理...
全球前 100 个城市的温度数据集 CSV（Top 100 Cities Weather Dataset）
05-09
该数据集提供截至 2024 年 4 月 28 日全球前 100 个城市的温度数据。它由七列组成，每列都提供特定信息，以了解不同城市的天气状况。数据集包括以下列： 1.城市：城市的英文名称。此列提供每个城市的官方名称或常用...
天气识别的数据集weather_photos
08-09
该数据包含多云、下雨、晴、日出四种类型天气的照片。分为四个文件夹，每个文件夹对应着该类型的天气图片。 | 文件夹名称 | 天气类型 | 数据量 | |--|--|--| | cloudy | 多云| 300| rain|下雨|215 shine| 晴|253 sun...
【智能交通系统ITS-常用数据集Datasets合集】PEMS系列、METR-LA（含有详细Weather天气数据集）.zip
07-10
这是在深度学习的交通交通领域ITS以及时间序列预测中常用到的几个数据集（METR-LA、PEMS03、PEMS04、PEMS07、PEMS08、PEMS-BAY以及Weather.csv详细的天气数据集），资源整理分析不易，请珍惜，也热烈欢迎有需要的...
时间序列常用数据集（electrity，ETT，exchange，ILL，traffic，weather）
08-12
时间序列常用数据集（electrity，ETT，exchange，ILL，traffic，weather）
数据挖掘weather数据集
04-05
一个用于weka使用的天气数据集，用于初学者熟悉对weka的使用，从而进行数据分析
WEKA快速入门（含银行数据集bank-data及天气数据集weather）
03-01
Weka是机器学习中的一个非常好的开源工具，对于熟悉Java的同学们来说是一个非常好的选择。Weka几乎包含了所有常见机器学习算法的Java实现，Weka中支持的数据格式主要是arff，虽然weka官网上提供了一些arff文件，但有时仅有这些还不能满足需求，为此，本人搜集各方资料，再加上自己的手工转换，整理出了一个还算比较完整的arff数据集合，在这里分享给大家,并配有教材能边看边进行案例分析
weather.csv
08-19
澳大利亚预测明天是否会下雨，kaggle下载的原数据集，但在博客文章向量机专题04中在15w行的数据集中随机抽样5000个样本进行演示
weka数据集举例之天气数据集weather.nominal.arff
dujuancao11的博客
02-22 5379
例子weather.nominal.arff @relation weather.symbolic @attribute outlook {sunny, overcast, rainy} @attribute temperature {hot, mild, cool} @attribute humidity {high, normal} @attribute windy {TRUE, FALSE} @attribute play {yes, no} @data sunny,hot,high,FALS
天气/气象相关公开数据集
weixin_56831217的博客
08-15 5994
全球天气/气候/气象公开数据集
数据集 java_Java "数据集"
weixin_29723669的博客
02-22 474
在.net中引入了一个Java中没有的、并且对于数据库查询来说非常实用的一个概念——数据集。 简单的说，数据集就是利用一次连接数据库的查询时间将查询结果保留下来，再根据所需对数据进行操作。由于此时的数据操作(这里仅限于查询及其批量修改)是在驾驭在数据库外面的基础上，也就是说此时已经完全脱离了数据库。所以对于程序来说无疑在速度上大大了节省了时间，从而提高了程序执行的效率。 那么在Java...
朴素贝叶斯(NaiveBayes)针对小数据集中文文本分类预测
微电子学与固体电子学-俞驰
09-13 6436
转自相国大人的博客， http://blog.csdn.net/github_36326955/article/details/54891204 做个笔记 代码按照1 2 3 4的顺序进行即可： 1.py(corpus_segment.py) #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- """ @version: python2.7.8
使用java生成数据集数据
huhuanqadn的专栏
06-19 859
首先还是一样，新建个脚本数据源，然后新建脚本数据集，设置数据集数据列,如下图: （相关操作请查看我的前一个教程birt使用脚本数据集birt使用脚本数据集），然后我们来设置我们的java对象吧。新建User类，代码如下：package com.report;public class User {    private String id;    private String name;      ...
天气数据集2-应用RNN做天气预测
disanda的专栏
06-06 1123
天气预测，RNN
weather数据集介绍
最新发布
03-20
### Weather 数据集概述 Weather 数据集是一种专门用于研究和开发适应多种天气条件的应用程序的数据集合。它通常包含各种类型的气象信息，这些信息可以通过 API 接口高效获取并转化为结构化数据[^1]。 #### 数据集特性 该数据集中包含了针对恶劣天气条件下的图像或视频素材，具体包括雾（Fog）、夜间（Nighttime）、雨（Rain）以及雪（Snow）。这种多样化的环境设置有助于构建更加鲁棒的目标检测系统，使其能够在复杂的现实世界场景下正常工作[^2]。 #### 数据类别 为了满足不同应用场景的需求，此数据集还覆盖了多个目标分类标签，比如行人、汽车以及其他常见于城市交通环境中可能遇到的对象种类。这使得机器学习模型可以更全面地理解和处理来自真实世界的视觉挑战。 #### 文件格式支持 考虑到使用者可能会采用不同的技术栈来进行实验或者部署解决方案，因此提供了两种主流标注方式的选择—即 YOLO 和 Pascal VOC XML 格式的 Ground Truth 注解文件。这样的灵活性极大地促进了跨平台协作与资源共享的可能性。 以下是有关如何读取此类 JSON 风格 RESTful Web Service 返回值的一个简单 Python 脚本实例： ```python import requests def fetch_weather_data(api_key, location): url = f"http://api.weatherstack.com/current?access_key={api_key}&query={location}" response = requests.get(url) if response.status_code == 200: data = response.json() temperature = data['current']['temperature'] weather_description = data['current']['weather_descriptions'][0] return { 'Temperature': temperature, 'Description': weather_description } else: raise Exception(f"Error fetching data: {response.text}") if __name__ == "__main__": api_key = "your_api_key_here" location = "New York" result = fetch_weather_data(api_key, location) print(result) ``` 上述代码片段展示了通过调用第三方服务商所提供的公开接口来检索指定地理位置对应的实时气温状况及其描述性文字说明的方法。 ### 数据存储形式 在内部实现层面，这类天气相关的记录往往会被序列化成易于解析的标准交换媒介——例如 JavaScript Object Notation (JSON)，以便于前后端之间无缝传递必要的参数字段组合而成的消息体内容。下面给出了一条典型样例对象的表现形态： ```json { "request": { "type": "City", "query": "London, United Kingdom", "language": "en", "unit": "m" }, "location": { "name": "London", "country": "United Kingdom", "region": "City of London, Greater London", "lat": "51.5085", "lon": "-0.1257", "timezone_id": "Europe/London", "localtime": "2023-09-24 16:30", "localtime_epoch": 1695573000, "utc_offset": "1.0" }, "current": { "observation_time": "03:30 PM", "temperature": 15, "weather_code": 113, "weather_icons": [ "https://assets.weatherstack.com/images/wsymbols01_png_64/wsymbol_0001_sunny.png" ], "weather_descriptions": ["Sunny"], "wind_speed": 17, "wind_degree": 230, "wind_dir": "SW", "pressure": 1016, "precip": 0, "humidity": 64, "cloudcover": 0, "feelslike": 15, "uv_index": 3, "visibility": 10 } } ``` 这段 JSON 文档详尽列举了一个特定时刻伦敦市的各项气候指标数值，并附带了一些辅助性的元属性信息作为补充解释用途。
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值