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私が評価しようとしているスキームは次のとおりです。 

weka.classifiers.meta.AttributeSelectedClassifier -E "weka.attributeSelection.CfsSubsetEval " -S "weka.attributeSelection.BestFirst -D 1 -N 5" -W weka.classifiers.functions.SMOreg -- -C 1.0 -N 0 -I "weka.classifiers.functions.supportVector.RegSMOImproved -L 0.0010 -W 1 -P 1.0E-12 -T 0.0010 -V" -K "weka.classifiers.functions.supportVector.PolyKernel -C 250007 -E 1.0"

つまり、SMOreg 分類子を内部に持つ AttributeSelectedClassifier を実行しようとしています。他のすべてのパラメータは、それぞれの分類子のデフォルト値です。

したがって、Rコードは次のとおりです。

optns <- Weka_control(W = "weka.classifiers.functions.SMOreg")   
ASC <- make_Weka_classifier("weka/classifiers/meta/AttributeSelectedClassifier")  
model <- ASC(class ~ ., data = as.data.frame(dat), control = optns)  
evaluation <- evaluate_Weka_classifier(model, numFolds = 10)  
evaluation

上記の R コードを実行すると、次のエラーが発生します。 

Error in .jcall(evaluation, "D", x, ...) : java.lang.NullPointerException

上記のエラーは、WEKA メソッドを呼び出そうとする RWeka の evaluate.R で発生します。"pctCorrect", "pctIncorrect", "pctUnclassified", "kappa", "meanAbsoluteError","rootMeanSquaredError","relativeAbsoluteError","rootRelativeSquaredError"

また、次のように Weka_control オブジェクトを使用してデフォルト値を手動で指定しようとしました。

optns <- Weka_control(E = "weka.attributeSelection.CfsSubsetEval ",  
                      S = list("weka.attributeSelection.BestFirst", D = 1,N = 5),  
                      W = list("weka.classifiers.functions.SMOreg", "--", 
                               C=1.0, N=0,   
                      I = list("weka.classifiers.functions.supportVector.RegSMOImproved",
                               L = 0.0010, W=1,P=1.0E-12,T=0.0010,V=TRUE),
                      K = list("weka.classifiers.functions.supportVector.PolyKernel",
                               C=250007, E=1.0)))  
ASC <- make_Weka_classifier("weka/classifiers/meta/AttributeSelectedClassifier")  
model <- ASC(class ~ ., data = as.data.frame(dat), control = optns)  
evaluation <- evaluate_Weka_classifier(model, numFolds = 10)  
evaluation

そして、私はこのエラーを受け取ります:

Error in .jcall(classifier, "V", "buildClassifier", instances) : java.lang.Exception: Can't find class called: weka.classifiers.functions.SMOreg -- -C 1 -N 0 -I weka.classifiers.functions.supportVector.RegSMOImproved -L 0.001 -W 1 -P 1e-12 -T 0.001 -V -K weka.classifiers.functions.supportVector.PolyKernel -C 250007 -E 1

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私はあなたの例を試しましたが、別のエラーが発生しました(datは自分のデータフレームです)

    Error in model.frame.default(formula = class ~ ., data = dat) : 
  object is not a matrix

エラーは、この Weka 関数を呼び出す構文に直接関係していない可能性がありますが、パスの設定に関するいくつかの問題があります。

于 2011-03-25T20:30:02.970 に答える