weka 中加载model文件

最新推荐文章于 2025-03-12 15:47:49 发布
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分类专栏： weka
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在红色区域，右击鼠标右键，选择load model ，然后找到自己的xxx.model文件，即可载入。

Ps：Thinkpad T430 截屏：Win+PrtSc，而非Fn+PrtSc。

weka中Saving and loading Trained models
iceshirley的专栏
07-17 7798
最近使用weka的一些分类器训练了一些样本，样本集很小，时间也就短，如果样本集很大，训练时间长的话，不可能每次都训练一次，于是便想把训练好的模型保存到硬盘上。做了个实验，已通过。训练集使用的weka自带的数据集weather.nominal.arff，分类算法使用的svm。使用序列化的方式将建立好的模型保存到文件名为svm.model中。package spider.classific
Weka生成和加载PMML文件
hanphy的专栏
07-13 3044
网络上太多示例展示了Weka怎么样调用数据分类算法，但想想我如何针对一个训练好的分类模型进行重用呢。所以必须要“导出来”。导出模型，一个标准的方式就是用PMML了。
使用Weka进行数据挖掘（Weka教程九）模型序列化/持久化存储和加载
乔阳的博客
03-15 3498
有很多时候，你在构建了一个模型并完成调优后，你很可能会想把这个模型存入到磁盘中，免得下次再重新训练。尤其是神经网络、SVM等模型训练时间非常长，重新训练非常浪费时间。那么怎么持久化模型呢？ 其实既然模型也是一个JAVA对象，那我就按照JAVA的序列化和反序列化方法保存模型对象即可。 Java中的序列化和反序列化 ①java.io.ObjectOutputStream 代表对象输出流，它的writ
Weka教程：数据挖掘工具的全面使用指南
最新发布
weixin_33245447的博客
03-12 1102
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：Weka（Waikato Environment for Knowledge Analysis）是一款功能全面的开源数据挖掘工具，由新西兰的怀卡托大学开发。它集成了丰富的机器学习算法、数据预处理功能以及可视化工具，非常适合数据科学初学者使用。Weka能够处理分类、回归、聚类和关联规则分析等任务，并提供从数据加载到模型评估、结果可视化的...
关于weka的使用————模型的建立
weixin_33804582的博客
08-03 287
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
如何将WEKA中的分类器Model提取出来
计算机技术博客
09-21 6104
源自：http://weka.wikispaces.com/Serialization 最近的一个项目涉及到一些数据挖掘的内容， 因此，接触了WEKA，不得不承认，对于菜鸟来说，WEKA，确实是一个很不错的工具。他的好处太多了，不一一赘述， 刚开始，就有个以为就是，用WEKA训练好的model，以后如何使用，这次知道了，看如下翻译： Serialization i
Weka Save model
weixin_30901729的博客
02-04 114
[1]http://www.360doc.com/content/13/0722/21/13256259_301815016.shtml 转载于:https://www.cnblogs.com/deepblueme/p/5182250.html
test_WEKA.zip_MATLAB WEKA_matlab 调用weka
09-20
2. **加载JAR库**：在MATLAB环境中，使用`javaaddpath`命令添加WEKA的JAR文件，以便MATLAB可以访问WEKA的类和方法。例如： ```matlab javaaddpath('path_to_weka.jar'); ``` 3. **导入WEKA类**：接下来，你需要导入...
Weka开发----在代码中使用Weka.pdf
09-30
通常，ARFF文件中类属性位于最后一列，所以设置为`numAttributes() - 1`。 2. **Filter**： `Filter` 类用于对数据进行预处理，包括特征选择、特征转换、缺失值处理等。你可以通过调用`applyFilter()`方法将过滤器...
weka-3-6-10.zip
03-30
Weka 3.6.10 版本是其历史上的一个重要版本，提供了丰富的机器学习算法和数据预处理功能，广泛应用于教学、研究和工业应用中。本文将深入探讨Weka的核心功能、架构和如何通过Java进行操作。 **1. Weka的核心功能** ...
Weka开发［40］——保存与载入分类器(Saving and Loading Models)
smilehehe110的博客
11-21 1510
Weka开发［40］——保存与载入分类器(Saving and Loading Models)   |        关于这个保存和载入分类器问我的人很多，其实这个问题网上已经有人写了Blog讲如何去做的了，这里我再翻译一下weka wiki上的两篇文章。 http://weka.wikispaces.com/Saving+and+loading+mode
使用Weka进行数据挖掘（Weka教程七）Weka分类/预测模型构建与评价
乔阳的博客
03-14 2万+
如何使用Weka进行数据分类，模型学习和构建，模型评价与预测
weka实际操作--构建分类、回归模型
weixin_34313182的博客
11-10 1172
weka提供了几种处理数据的方式，其中分类和回归是平时用到最多的，也是非常容易理解的，分类就是在已有的数据基础上学习出一个分类函数或者构造出一个分类模型。这个函数或模型能够把数据集中地映射到某个给定的类别上，从而进行数据的预测。就是通过一系列的算法，将看起来本来分散的数据，给划分成一个个不同的类，我们可以知道某个数据为什么要划分到这个类别，后来的数据通过这个过程就可以知道把它划分到哪个类别，从...
weka mysql apii_（WEKA应用技术与实践）第七章 Weka API
weixin_39856630的博客
02-07 294
我使用的是Weka自带的示例数据集weka.core.Instances容纳完整的数据集，可以提取行信息与列信息weka.core.Instance一行信息，没有列信息weka.core.Attribute列信息一、加载数据1.从文件中加载数据基本的读取数据方式为Instances data1=DataSource.read("data\\iris.arff");如果文件的拓展名未知，我们可以指定...
Weka初体验——中文文本分类
热门推荐
lym199286的专栏
08-04 3万+
最近在公司实习做电商评论相关的数据分析，需要调几个分类器，组里的代码一贯用Java编写，为了提高工作效率，找了找Java环境下的机器学习工具库，发现了Weka这个神奇的东西。Weka介绍及下载 Weka是一个Java编写的具有10几年历史的开源机器学习与数据挖掘软件，曾获得SIGKDD颁发的数据挖掘领域内最高服务奖。 上面这张图就是Weka的主页面，GUI做得很简陋，但它的功能的确非常强大。而且
Weka专用的文件格式—— ARFF
memory专栏
09-16 2464
ARFF格式 ARFF代表Attribute-Relation File Format（属性-关系文件格式）。 该文件是ASCII文本文件，描述共享一组属性结构的实例列表，由独立且无序的实例组成，是Weka表示数据集的标准方法，ARFF不涉及实例之间的关系。 在Weka安装目录下的data子目录中，可以找到名称为weather.numeric.arff的天气数据文件，其内容如下所示。 天气...
weka java_weka java加载模型和使用测试数据集
weixin_42120405的博客
02-19 569
我尝试通过执行序列化和反序列化来构建weka模型，如weka wikii中的说明所述。使用培训中的bayesnet构建并希望加载该模型进行测试。培训和测试具有相同的属性 过滤器的设置是这样的：weka java加载模型和使用测试数据集Remove rm = generateFilter(filterOption);FilteredClassifier fc = new FilteredClassi...
交叉验证的Java weka实现，并保存和重载模型
weixin_30572613的博客
03-18 333
我觉得首先有必要简单说说交叉验证，即用只有一个训练集的时候，用一部分数据训练，一部分做测试，当然怎么分配及时不同的方法了。 1）k-folder cross-validation: k个子集，每个子集均做一次测试集，其余的作为训练集。交叉验证重复k次，每次选择一个子集作为测试集，并将k次的平均交叉验证识别正确率作为结果。 优点：所有的样本都被作为了训练集和测试集，每个样本都被...
初试weka数据挖掘
weixin_33796205的博客
09-07 1506
        偶然间在网上看到了一篇关于weka好的博文，就记录了下来……             weka下载地址为http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/downloading.html             读者有时候看到两个图片并列，其中一个是原文的，另一个是我实验时打开的。 一.引入         数据挖掘、机器学习这些字眼，在一些人看来，是...
java 使用weka预测糖尿病获取WEKA中的预测百分比
05-24
在使用WEKA进行糖尿病预测时，可以通过代码获取预测结果的百分比。下面是一个简单的Java代码示例，用于加载训练模型、加载测试数据、进行预测并输出预测结果及其概率： ```java import weka.classifiers.Classifier; import weka.classifiers.functions.Logistic; import weka.core.Instance; import weka.core.Instances; import weka.core.converters.ConverterUtils.DataSource; public class DiabetesPrediction { public static void main(String[] args) throws Exception { // 加载训练模型 Classifier classifier = (Classifier) weka.core.SerializationHelper.read("diabetes.model"); // 加载测试数据 DataSource source = new DataSource("diabetes_test.arff"); Instances testData = source.getDataSet(); testData.setClassIndex(testData.numAttributes() - 1); // 对测试数据进行预测 for (int i = 0; i < testData.numInstances(); i++) { Instance instance = testData.instance(i); double prediction = classifier.classifyInstance(instance); double[] probabilities = classifier.distributionForInstance(instance); String predictedClass = testData.classAttribute().value((int) prediction); System.out.println("实例 " + (i+1) + " 的预测结果为: " + predictedClass); System.out.println("预测结果的概率分布为："); for (int j = 0; j < probabilities.length; j++) { System.out.println(testData.classAttribute().value(j) + ": " + probabilities[j]); } System.out.println(); } } } ``` 在上述代码中，`diabetes.model`是训练好的模型文件，`diabetes_test.arff`是测试数据文件。在预测过程中，`classifier.distributionForInstance(instance)`方法返回的是一个数组，包含了每个类别的概率分布。我们可以通过遍历数组，输出每个类别的概率，从而得到预测结果的百分比。
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