Question

我在Jython中使用Weka类，问题是如何定义Adaboost的分类器。

我用：

将weka.classifiers.meta.AdaBoostM1导入为AdaBoost

但我不知道如何调整其分类器，例如设置J48。

Answer 1

这个jython代码在3.7.10中为我工作

algo = AdaBoostM1()
option_string = " -P 100 -S 1 -I " + str(num) + " -W weka.classifiers.trees.J48"
options = splitOptions(option_string)
algo.setOptions(options)
algo.buildClassifier(data)

你也可以这样做：

algo = AdaBoostM1()
options = [];
options.append("-P");
options.append("100");
options.append("-S");
options.append("1");
options.append("-I");
options.append(str(num));
options.append("-W");
options.append("weka.classifiers.trees.J48");
algo.buildClassifier(data)

Answer 2

几乎weka中的每个分类器都可以在命令行中使用。此命令行用法通过选项处理程序接口提供给Java用户。见Use WEKA in your Java code。

Option handling
Weka schemes that implement the weka.core.OptionHandler interface, 
such as classifiers, clusterers, and filters, offer the following methods 
for setting and retrieving options:

根据这个，你将使用以下java代码：

import weka.classifiers.meta.AdaBoostM1;

AdaBoostM1 classifier = new AdaBoostM1();
Instances data = readArffFile();
String optionString = " -P 100 -S 1 -I 10 -W weka.classifiers.trees.DecisionStump";
classifier.setOptions(weka.core.Utils.splitOptions(optionString);
classifier.buildClassifier(data);

我担心，您需要将此java代码更改为jython。我不认为，这会很难。

如何在Jython中使用Weka库中的Adaboost算法

2 个答案: