Question

我有一个ArrayList测试集。此列表包含我在WEKA中进行SMO评估的数据。我想使用Evaluation weka类来对我的testset进行分类。在最简单的情况下，我有一个由ArrayList中的一个图像提取的特征。为了在下面使用我的列表，必须进行什么转换：

Evaluation eval = new Evaluation(testset); // how can I cast testset2 Instances object?
eval.evaluateModelOnce(c, data);

此代码来自here：我正在使用它来训练SMO模型。训练数据集包含存储在.arff文件中的特征提取的训练图像。在测试过程中，我在我的代码中读取一个图像，我计算了这些特征，将它们存储在arrayList中，而不将它们存储在.arff文件中。我想将列表直接转换为Instances对象并继续进行分类。

编辑：我试图做其他事情，首先将arrayList转换为数组双数据并继续进行我的trainSet：

int numAtts = data[0].length;
FastVector atts = new FastVector(numAtts);
for (int att = 0; att < numAtts; att++) {
 atts.addElement(new Attribute("Attribute" + att, att));
}

int numInstances = data.length;
Instances dataset = new Instances("Dataset", atts, numInstances);
for (int inst = 0; inst < numInstances; inst++) {
dataset.add(new Instance(1.0, data[inst]));
}

但是我收到了：

Exception in thread "main" java.lang.ClassCastException: javax.management.Attribute cannot be cast to weka.core.Attribute

编辑：

我改变了一点我的代码

double data[][] = new double[1][];
data[0] = dt;

System.out.println(args[1]);
System.out.println(args[2]);
ClothesAnalysis asdf = new ClothesAnalysis();
weka.classifiers.Classifier c = asdf.loadModel(new File(args[1]), args[2]);


String opt = ("-C 100 -K weka.classifiers.functions.supportVector.NormalizedPolyKernel");
    String[] options = opt.split(" ");

int numAtts = data[0].length;
FastVector atts = new FastVector(numAtts);
for (int att = 0; att < numAtts; att++) {
 atts.addElement(new weka.core.Attribute("Attribute" + att, att));
}

int numInstances = data.length;
Instances dataset = new Instances("Dataset", atts, numInstances);
for (int inst = 0; inst < numInstances; inst++) {
 dataset.add(new Instance(1.0, data[inst]));
}

dataset.setClassIndex(dataset.numAttributes() - 1);

Evaluation eval = new Evaluation(dataset);

eval.evaluateModel(c, dataset);
System.out.println(eval.toSummaryString("\nResults\n======\n", false));

我收到错误：

Exception in thread "main" java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException: 84
at weka.filters.unsupervised.attribute.ReplaceMissingValues.convertInstance(ReplaceMissingValues.java:274)
at   weka.filters.unsupervised.attribute.ReplaceMissingValues.input(ReplaceMissingValues.java:140
     )
at weka.classifiers.functions.SMO.distributionForInstance(SMO.java:1368)
at weka.classifiers.Classifier.classifyInstance(Classifier.java:84)
at  
  weka.classifiers.Evaluation.evaluateModelOnceAndRecordPrediction(Evaluation.java:1448)
at weka.classifiers.Evaluation.evaluateModel(Evaluation.java:1407)
at LBP.LBPDemo.main(LBPDemo.java:466)

EDIT2：我的问题是我必须添加类标签的最后一个属性，所以我想添加：

atts.addElement(new weka.core.Attribute(" class {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}" , numAtts-1));

这是我的问题的索引。但是，这不是向数据集添加索引的正确方法。当我在最后一个属性中打印数据集时，我得到：

@attribute ' class {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}' numeric

我想删除撇号和数字以便正确阅读。

Answer 1

假设您需要一个Instances对象，则无法将ArrayList转换为该对象。

我认为您需要将DataSource的getDataSet()与自定义Loader（constructor）一起使用。

我想它应该是这样的：

new DataSource(new ListLoader(testData)).getDataSet();

Answer 2

我不确定这是否彻底解答了您的问题，但如果您想使用在生成实例时，ArrayList<Attribute>而不是FastVector作为参数，尝试为实例实现新的构造函数：

 /**
   * Creates an empty set of instances. Uses the given
   * attribute information. Sets the capacity of the set of 
   * instances to 0 if its negative. Given attribute information
   * must not be changed after this constructor has been used.
   *
   * @param name the name of the relation
   * @param attInfo the attribute information
   * @param capacity the capacity of the set
   * @throws IllegalArgumentException if attribute names are not unique
   */

public Instances(String name, ArrayList<Attribute> attInfo, int capacity) {

// check whether the attribute names are unique
HashSet<String> names = new HashSet<String>();
StringBuffer nonUniqueNames = new StringBuffer();
for (Attribute att: attInfo) {
  if (names.contains(att.name())) {
    nonUniqueNames.append("'" + att.name() +"' ");
  }
  names.add(att.name());
}
if (names.size() != attInfo.size())
  throw new IllegalArgumentException("Attribute names are not unique!" +
        " Causes: " + nonUniqueNames.toString());
names.clear();

m_RelationName = name;
m_ClassIndex = -1;
m_Attributes = attInfo;
for (int i = 0; i < numAttributes(); i++) {
  attribute(i).setIndex(i);
}
m_Instances = new ArrayList<Instance>(capacity);
}

...您可以将此代码复制粘贴到weka.core.Instances类

Answer 3

我找到了将内存中的数据加载到weka实例中的解决方案。不是最漂亮的一个，但它可以工作。基本上，您将arff文件的内容生成为字符串，然后从该字符串的StringReader创建Instances对象。

String arffString = "@relation RelationName\n\n@attribute attributeName1\n@attribute attributeName2 {No,Yes}\n\n@data\n'atribute1value',?\n";
unlabeledData = new Instances(
new BufferedReader(new StringReader(arffString)));

ArrayList转换为Instances对象

3 个答案: