Question

protected static void attSelection_w(Instances data) throws Exception { 
    AttributeSelection fs = new AttributeSelection();
    WrapperSubsetEval wrapper = new WrapperSubsetEval();

    wrapper.buildEvaluator(data);
    wrapper.setClassifier(new RandomForest());
    wrapper.setFolds(10);
    wrapper.setThreshold(0.001);

    fs.SelectAttributes(data);  
    fs.setEvaluator(wrapper);
    fs.setSearch(new BestFirst());
    System.out.println(fs.toResultsString());
}

以上是我使用随机森林+ bestfirst搜索进行基于包装器的属性选择的代码。但是，这会以某种方式使用cfs吐出结果，如下所示。

Search Method:
    Greedy Stepwise (forwards).
    Start set: no attributes
    Merit of best subset found:    0.287

Attribute Subset Evaluator (supervised, Class (nominal): 9 class):
    CFS Subset Evaluator
    Including locally predictive attributes

在整个班级中没有其他使用CFS的代码，我几乎被卡住了......我将不胜感激任何帮助。谢谢！

Answer 1

您只是颠倒了顺序并获得了默认方法，正确的顺序是首先设置参数，然后调用选择：

//first  
fs.setEvaluator(wrapper);
fs.setSearch(new BestFirst());
//then
fs.SelectAttributes(data);

Answer 2

只需设置类索引并在创建实例数据后添加此行

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

我检查过，它工作正常。

weka包装器属性选择随机森林java

2 个答案: