为啥 weka NaiveBayes 类不实现分类实例方法？

Posted 2023-03-12

【中文标题】为啥 weka NaiveBayes 类不实现分类实例方法？

【英文标题】：Why doesn't weka NaiveBayes class implements classifyInstance method?为什么 weka NaiveBayes 类不实现分类实例方法？

【发布时间】：2019-06-04 02:16:56

【问题描述】：

我无法在 Weka 中使用经过训练的朴素贝叶斯模型对实例进行分类。我为此使用了java框架。我已经训练了模型并且能够为实例生成分布。我的疑问是，由于 NaiveBayes 类没有实现classifyInstance 方法，它只是从AbstractClassifier 抽象类中放出它，是否暗示我应该用我自己的规则来实现它？

【参考方案1】：

我的疑问是，由于 NaiveBayes 类没有实现 classifyInstance 方法，它只是从 AbstractClassifier 抽象类中引入它，是否暗示我应该用我自己的规则来实现它？

不，你不应该。

AbstractClassifier 文档指出：

抽象分类器。 Weka 中用于数值或名义预测的所有方案 扩展这个类。 请注意，分类器必须要么实现 distributionForInstance() 或分类Instance()。

查看source code of AbstractClassifier 告诉我们classifyInstance 调用distributionForInstance，反之亦然。因此，如果一个类继承自 AbstractClassifier 并且没有覆盖这两个方法中的至少一个，这将导致无限递归和堆栈溢出。

NaiveBayes 确实实现了distributionForInstance 并且从AbstractClassifier 继承的classifyInstance 方法将使用它。如果类属性是标称的，则返回概率最高的类索引。