Weka开发[4]-特征选择
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Weka开发[4]-特征选择
pior 发表于2年前
Weka开发[4]-特征选择
  • 发表于 2年前
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       特征选择,我对这一部分也不熟,大概讲一下,用AttributeSelection进行特征选择,它需要设置3个方面,第一:对属性评价的类(自己到Weka软件里看一下,英文Attribute Evaluator),第二:搜索的方式(自己到Weka软件里看一下,英文Search Method),第三:就是你要进行特征选择的数据集了。最后调用Filter的静态方法userFilter,感觉写的都是废话,一看代码就明白了。唯一值得一说的也就是别把AttributeSelection的包加错了,代码旁边有注释。

       另一个函数懒的解释了(它也不是我写的),基本上是自解释的,不太可能看不懂。

package instanceTest;
 
import java.io.FileReader;
import java.util.Random;
 
import weka.attributeSelection.CfsSubsetEval;
import weka.attributeSelection.GreedyStepwise;
import weka.classifiers.Evaluation;
import weka.classifiers.meta.AttributeSelectedClassifier;
import weka.classifiers.trees.J48;
import weka.core.Instances;
import weka.filters.Filter;
import weka.filters.supervised.attribute.AttributeSelection;
 
public class FilterTest{
    private Instances m_instances = null;
    
    public void getFileInstances( String fileName ) throws Exception {
        FileReader frData = new FileReader( fileName );
        m_instances = new Instances( frData );
        
        m_instances.setClassIndex( m_instances.numAttributes() - 1 );
    }
    
    public void selectAttUseFilter() throws Exception {
        AttributeSelection filter = new AttributeSelection();  // package weka.filters.supervised.attribute!
        CfsSubsetEval eval = new CfsSubsetEval();
        GreedyStepwise search = new GreedyStepwise();
        filter.setEvaluator(eval);
        filter.setSearch(search);
        filter.setInputFormat( m_instances );
        
        System.out.println( "number of instance attribute = " + m_instances.numAttributes() );
        
        Instances selectedIns = Filter.useFilter( m_instances, filter);
        System.out.println( "number of selected instance attribute = " + selectedIns.numAttributes() );
    }
    
    public void selectAttUseMC() throws Exception {   
         AttributeSelectedClassifier classifier = new AttributeSelectedClassifier();
         CfsSubsetEval eval = new CfsSubsetEval();
         GreedyStepwise search = new GreedyStepwise();
         J48 base = new J48();
         classifier.setClassifier( base );
         classifier.setEvaluator( eval );
         classifier.setSearch( search );
         // 10-fold cross-validation
         Evaluation evaluation = new Evaluation( m_instances );
         evaluation.crossValidateModel(classifier, m_instances, 10, new Random(1));
         System.out.println( evaluation.toSummaryString() );
    }
    
    public static void main( String[] args ) throws Exception {
        FilterTest filter = new FilterTest();
        
        filter.getFileInstances( "F://Program Files//Weka-3-4//data//soybean.arff");
        filter.selectAttUseFilter();
        
        filter.selectAttUseMC();
    }
 
}


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pior
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