机器学习：调用weka的Classifier分类器代码Demo

最新推荐文章于 2021-02-13 14:37:57 发布

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#机器学习 #weka #Classifier

本文介绍了如何在Eclipse中调用Weka的Classifier进行机器学习分类。通过一个详细的代码Demo，展示了从读取ARFF数据集，创建分类器，设置参数，到执行交叉验证和评估的过程。数据集包含年龄属性和类别标签，最终输出了分类结果和评估指标。

weka中实现了很多机器学习算法，不管实验室研究或者公司研发，都会或多或少的要使用weka，我的理解是weka是在本地的SparkML，SparkML是分布式的大数据处理机器学习算法，数据量不是很大的时候，使用weka可以模拟出很好的效果，决定使用哪个模型，然后再继续后续的数据挖掘工作。

下面总结一个eclipse中调用weka的Classifier分类器代码的Demo，通过这个实例，可以进一步跟踪分类算法的原理，查看weka源码，下一节中，介绍最简单的IB1(1NN)算法源码的具体分析。

以下是一个调用各种IB1分类器的过程。

package mytest;

import java.io.File;
import weka.classifiers.Classifier;
import weka.classifiers.Evaluation;
import weka.classifiers.lazy.IB1;
import weka.core.Instance;
import weka.core.Instances;
import weka.core.converters.ArffLoader;
//import wlsvm.WLSVM;

public class SimpleClassification {//分类器
    public static void main(String[] args) {
        Instances ins = null;
        Classifier cfs = null;
        try {
            File file = new File("E:\\Develop/Weka-3-6/data/contact-lenses.arff");
//            File file = new File("E:\\yuce/data.csv");
            ArffLoader loader = new ArffLoader();
            loader.setFile(file);
            ins = loader.getDataSet();

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