Weka J48 分类测试实例及返回值

Question

我有一个对象实例，它是 J48 树分类器的训练集。插入此对象正在工作。但是现在我需要对新数据进行分类。假设我在训练集上有 24 个属性。表示查询集中实例的最常用方法是什么？

每个实例必须有 23 个属性（与 trainset 模式相同，但标签值除外）或

使用与训练集相同的模式，将最后一个属性定义为标签，当它运行分类器时，不知何故省略了标签（我不确定这个）？

第二个疑惑来自于分类之后：

j48.classifyInstance()的返回值； 该值作为双精度值返回，根据 API 是测试集上类的标识符。但是，trainset.class.class_name_from_int 的参数为 int。从分类实例返回的双精度只说 0, 1, ... numClasses-1 并且我只需要转换为 int 还是需要应用任何数学转换，如 ceil 或 floor？

Answer 1

对于您的第一个问题： 当你有一个带标签的测试集时，我认为第二种方式更好，因为当你的测试实例也有标签时，你也可以评估你的模型。省略标签不是必需的，因为在分类过程中模型不使用它。

对于您的第二个问题，将classifyInstance 的双精度值转换为：

String prediction = train.classAttribute().value((int)  classifier.classifyInstance(testInstance));