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Java機械学習ライブラリMOAを使用して、トレーニングデータストリームでトレーニングし、テストデータストリームのクラスを予測しようとしています。最初の部分は、（たとえば）を使用して正常に機能します

java -cp。：moa.jar：weka.jar -javaagent：sizeofag.jar moa.DoTask "LearnModel -l MajorityClass -s（ArffFileStream -f atrain.arff -c -1）-O amodel.moa"

しかし、別のストリーム（atest.arff）でトレーニング済みモデル（amodel.moa）を使用して、クラスを予測する方法がわかりません。誰かがこれを以前にやったことがありますか？

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-m オプションを指定して "EvaluateModel" を使用してみてください。

java -cp .:moa.jar:weka.jar -javaagent:sizeofag.jar moa.DoTask "EvaluateModel -m file:amodel.moa -s (ArffFileStream -f atest.arff -c -1) "
于 2010-06-14T02:55:23.620 に答える
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MOA 分類器に Weka ラッパーを使用するのが最も簡単な場合があります。

java -cp .:moa.jar:weka.jar -javaagent:sizeofag.jar weka.classifiers.meta.MOA -B moa.classifiers.NaiveBayes -t atrain.arff -d amodel.model
java -cp .:moa.jar:weka.jar -javaagent:sizeofag.jar weka.classifiers.meta.MOA -T atest.arff -l amodel.model -p 4

もちろん-p、予測する列を示します。

于 2010-06-07T06:04:13.613 に答える