Weka java扩展子样本过滤器答案

【问题标题】：Weka java spreadsubsample filterWeka java扩展子样本过滤器
【发布时间】：2015-10-16 03:57:10
【问题描述】：

我对 Weka 非常熟悉，因为我使用过 GUI。我正在做一些分类实验，需要对我的训练和测试数据使用 SpreadSubsample 过滤器。

我正在学习 java，并想使用 weka API 来做到这一点。我已经到了将训练和测试数据加载到 Weka 中的地步，如下所示：

 DataSource source = new DataSource("training.arff");
 Instances trainingData = source.getDataSet();
 if (trainingData.classIndex() == -1) 
 trainingData.setClassIndex(trainingData.numAttributes() - 1);

我得到一个输出。一切正常。

但是，我不知道如何实现过滤器。我已经生成了 training 和 testing.arff 文件，需要在将其加载到 weka 之前通过 spreadsubsample 过滤器对其进行过滤。

如果有人能提供详尽的解释和答案，我们将不胜感激。谢谢。

【问题讨论】：

标签： java machine-learning classification weka arff

【解决方案1】：

这里有一些示例代码：

SpreadSubsample ff = new SpreadSubsample();

String opt = " ";//any options you like, see documentation
String[] optArray = weka.core.Utils.splitOptions(opt);//right format for the options

ff.setOptions(optArray);
ff.setInputFormat(dataset);

Instances filteredInstances = Filter.useFilter(dataset, ff);

希望对您有所帮助。

【讨论】：