在java中怎么使用weka_在Java中使用weka:入门

本文详细讲解了在Java中使用Weka库构建特征向量,训练朴素贝叶斯分类器,测试分类器以及如何在实际应用中使用分类器的过程。通过创建Instances对象,设置属性模型,用实例填充训练集,建立并训练NaiveBayes模型,最后进行模型评估和实例分类。

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

本文介绍如何使用weka构建特征向量,训练分类器,测试分类器,使用分类器。

第一步:用特征表达问题(属性)

这一步相当于构建一个arff文件

我们先把特征放入weka.core.FastVector中

每个特征都包含在weka.core.Attribute类中

现在我们有两个numeric 特征,一个 nominal 特征 (blue, gray, black) 和一个 nominal 类 (positive, negative).

// Declare two numeric attributes

Attribute Attribute1 = new Attribute(“firstNumeric”);

Attribute Attribute2 = new Attribute(“secondNumeric”);

// Declare a nominal attribute along with its values

FastVector fvNominalVal = new FastVector(3);

fvNominalVal.addElement(“blue”);

fvNominalVal.addElement(“gray”);

fvNominalVal.addElement(“black”);

Attribute Attribute3 = new Attribute(“aNominal”, fvNominalVal);

// Declare the class attribute along with its values

FastVector fvClassVal = new FastVector(2);

fvClassVal.addElement(“positive”);

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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