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Weka を使用して Naive Bayes 分類器を使用してトレーニング セットを実行します。結果のモデルを以下に示します。私の質問は：

を。モデルを Java コードに組み込むことは可能ですか?

b. もしそうなら、どうすればそれを行うことができますか?

c. そうでない場合は、どうすればよいですか？

ありがとう。

=== 分類子モデル (完全なトレーニング セット) ===

単純ベイズ (シンプル)

クラス A: P(C) = 0.42074928

属性 mcv 'すべて'
1

属性アルフォス「全て」
1

属性 sgpt 'すべて'
1

属性 sgot 'すべて'
1

属性 gammagt '(-inf-20.5]' '(20.5-inf)'
0.54421769 0.45578231

属性ドリンク「全て」
1

クラス B: P(C) = 0.57925072

属性 mcv 'すべて'
1

属性アルフォス「全て」
1

属性 sgpt 'すべて'
1

属性 sgot 'すべて'
1

属性 gammagt '(-inf-20.5]' '(20.5-inf)'
0.30693069 0.69306931

属性ドリンク「全て」
1

モデルの構築にかかった時間: 0 秒

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Weka を使用して Java で単純ベイズ モデルを構築することができます。構築したら、このモデルを使用して、Weka を使用してテスト インスタンスの結果を予測できます。

Java コードで Weka の使用を開始するための適切なソースはここにあります。より高度なツールは、ここにある Weka APIです。

トレーニング インスタンス (以下では「トレーニング」と呼びます) とテスト インスタンス (以下では「テスト」と呼びます) をロードできる場合、単純なベイズ モデルを構築して、次のように使用できます。

    //build model
    NaiveBayes model=new NaiveBayes();
    model.buildClassifier(train);

    //use
    Evaluation eval_train = new Evaluation(test);
    eval_train.evaluateModel(model,test);
于 2013-09-09T21:36:43.453 に答える