使用预训练模型对一个实例进行分类时，NaiveBayes分类器出错

Question

我有一个包含125条记录的经过培训的数据集。我将使用NaiveBayesUpdatable对新实例进行分类。但是当我运行naiveBayes（在windows下，使用weka 3.4）时，我得到了 以下错误：

java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException: 126
    at weka.estimators.DiscreteEstimator.getProbability(Unknown Source)
    at weka.classifiers.bayes.NaiveBayes.distributionForInstance(Unknown Source)
    at weka.classifiers.Classifier.classifyInstance(Unknown Source)
    at Classifier.NaiveBayes.classifyInstance(NaiveBayes.java:190)
    at Classifier.NaiveBayes.classifyWebPage(NaiveBayes.java:106)

当我运行J48分类器时，它运行没有问题。

感谢任何帮助\想法。

Answer 1

我想我找到了解决方案。我将记录添加到数据集并再次构建分类器。然后我可以毫无问题地对它进行分类。但我不知道为什么j48不需要在其数据集中记录。

Answer 2

你在classifyInstance（）之后调用updateClassifier（）吗？ NaiveBayes只会在您这样做时更新。 J48不是可更新的分类器，因此，每次添加实例时都必须重建它。在性能方面，它没有产生如此大的差异，因为J48是一种极快的学习算法。

在任何情况下，我都建议查看实现UpdateableClassifier的其他类（在Eclipse中使用F4来获取继承层次结构），并将结果与​​它们进行比较。 NaiveBayes适用于非常特定任务，而IBk（最近邻）在许多域中都很健壮。