問題タブ [j48]

トレーニング エラーまたはエラー (D) を見つけ、エラーまたはエラーをテストする必要があります。

仮説的に、エラーを見つけるには次の式を使用します: 誤分類されたインスタンス/合計インスタンス、次にエラー (D) を見つけるためにエラー (s)+-confidenceInterval (sqrt(error(s(1-error(s)/n))) を使用します。 ))
ここで n= 合計インスタンス

誤分類されたインスタンスを見つけるにはどうすればよいですか? weka の評価クラスの評価モデルを使用して見つけることができる誤って分類されたインスタンスと同じですか? 私に教えてください

コード：

出力：

結果

J48 を使用して構築されたツリーの分類率を取得したいと考えています。

何か関係があるのは知ってる

しかし、使用する正しい文字列 (additionalMeasureName) が見つかりません。

Java で weka API を使用して単一のインスタンスをテストしようとしています。私の目的は、test.arff ファイル内の単一インスタンスのクラス値を予測することです。

私のJavaコードは次のようになります。

train.arff には、132 個のデータ インスタンスとともに 7 (属性) + 1 (クラス ラベル) があります。test.arff には、7 つの属性 + 1 つのクラス label=? があります。1 つのインスタンスで。

test.arff 内の単一インスタンスのクラス ラベルを予測したいと考えています。ラベルを予測するにはどうすればよいですか?また、データセットとコードにどのような変更を加える必要がありますか?

"javac -cp "/classpath" WekaNew.java" で Java ファイルをコンパイルしようとしましたが、「evaluateModelOnce() に適したメソッドが見つかりません」というエラーが発生します。

Weka API と Java 全般の新機能。質問が繰り返される場合は、事前にお詫び申し上げます。

また、Stackoverflow で次の質問を参照しました。 1. クラスラベルのない weka で単一インスタンスをテストします 。

私は有名なアイリスのデータセットで J48 ツリーを構築していました。

ツリーの構築には weka 3.8 を使用しました。また、graphviz ツリー ビジュアライザー プラグインもインストールしました。Windows10でwekaを使っています。

しかし、視覚化しようとすると、空のグラフが表示されます。ここで誰か助けてくれませんか。

学校のプロジェクト用に C4.5 アルゴリズムを使用して決定木を作成しようとしています。決定木はHaberman's Survival Data Setのもので、属性情報は以下の通りです。

そして、各リーフが 1 つの個別の結果 (つまり、そのリーフのエントロピーは 0 でなければならない) を持たなければならない決定木を実装する必要がありますが、属性は同じでも結果が異なるインスタンスが 6 つあります。

例えば：

この種の状況で C4.5 アルゴリズムは何をしますか。どこでも検索しましたが、情報が見つかりませんでした。

ありがとう。