在 weka 分类器中缩放训练数据

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【中文标题】在 weka 分类器中缩放训练数据【英文标题】:Scaling training data in a weka classifier 【发布时间】:2013-08-30 09:24:36 【问题描述】:

我在训练集上使用 weka 分类器,但我想在构建模型之前对其进行缩放。问题是我不知道该怎么做。这是构建分类器并执行预测的代码。 “trainPath”和“predictPath”中的文件是 arff 格式。

void classify(String trainPath, String predictPath) 
    try 
        DataSource trainData = new DataSource(trainPath);
        Instances train = trainData.getDataSet();
        if(train.classIndex() == -1)
            train.setClassIndex(train.numAttributes() -1);

        DataSource predictData = new DataSource(predictPath);
        Instances predict = predictData.getDataSet();
        if(predict.classIndex() == -1)
            predict.setClassIndex(predict.numAttributes() -1);


        Classifier cls = new LibSVM();
        cls.buildClassifier(train);

        Instances labeled = new Instances(predict);
        for (int c=0; c<predict.numInstances(); c++) 
            double clsLabel = cls.classifyInstance(predict.instance(c));
            labeled.instance(c).setClassValue(clsLabel);
        

        BufferedWriter bw = new BufferedWriter(new FileWriter("files/labeled.arff"));
        bw.write(labeled.toString());
        bw.newLine();
        bw.flush();
        bw.close();

     catch (Exception e) e.printStackTrace();


我知道 Libsvm 中存在 svm-scale 功能,但我不知道如何使用它。

【问题讨论】:

【参考方案1】:

Weka 特别为您提供数据预处理方法

weka.filters.unsupervised.attribute.Normalize weka.filters.unsupervised.attribute.Standardize

规范化器的示例用法,它将数据缩放到[0,1] 间隔(默认情况下):

Normalize norm = new Normalize();
norm.setInputFormat(train);
Instances processed_train = Filter.useFilter(train, norm);

【讨论】:

以上是关于在 weka 分类器中缩放训练数据的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

如何将训练数据转换为 weka 分类器的测试数据?

Java:如何坚持 Weka 朴素贝叶斯分类器?

无需评估即可创建 Weka 分类器模型

WEKA - 分类 - 训练和测试集

Weka SMO 分类器不断返回一个结果

Weka:分类器和 ReplaceMissingValues