問題タブ [moa]

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？

weka で独自の分類器を作成しましたが、weka gui で正常に動作します。weka分類子を選択してから私の分類子を選択して、 MOAで使用しようとしています。私の分類子は、weka 分類子の下の MOA GUI に表示されますが、それを選択すると、「オプションの問題: baseLearner」エラーが発生します。MOA で新しい weka 分類器を使用することはできませんか? MOA に追加する必要がある分類器へのパスまたは参照はありますか?

前もって感謝します

私は、JavaMOAフレームワークで実行されるJavaクラスを作成しています。このクラスには、ポイントのストリームをクラスター化する関数があります。このクラスはMOAアプリケーションによって呼び出されます。このクラス（MOAアプリケーションで使用されるメモリを除く）の合計メモリ（少なくともヒープで使用されるメモリ、スタックメモリを除外できます）を制限したいと思います。

出来ますか？クラスがインスタンス化され、MOAアプリケーションによって呼び出されていることが明確になっていることを願っています。最初にMOAアプリケーションを実行してから、GUIからmyclassを実行してクラスタリングを実行することを選択しています。このため、-XmxなどのJVMオプションは機能しません。

javacを使用してコンパイルし、コマンドラインMOA（Massive Online Analysis）を使用して実行することにより、cmdラインを使用して.javaファイルのみを追加しようとしています。しかし、スレッドのメイン java.lang.noclassdefounferror:moa/gui/GUI で例外としてエラーが表示されるので、基本的に必要なのは、誰かが分類器を追加する方法を教えてくれることです。コードではなくプロセスのみが必要なため、コードの追加がわかりません。PLZヘルプ!!

MOA初心者です。特定の数のインスタンス (ArffFileStream から 1000、10000、100000 など) の VFDT 分類子を構築しています。まず、インスタンスに学習モデルを使用しようとしています。モデルの説明から、分割基準と分割に使用される属性をどこで見つけることができるか教えてください。以下は、1000 個のインスタンスを学習した後のモデルの説明のスクリーンショットです。

また、学習モデルのプロットを取得できますか。なぜなら、モデルを学習するためのプロットはありませんが、精度のための事前評価のためのプロットのみを取得しています。

また、MOA を使用して arfffilestream を Excel シートにインポートするにはどうすればよいですか?

よろしくお願いします。

次の問題に直面しています:スライディング ウィンドウに MNB 分類子を実装しようとしています。ウィンドウのサイズの LinkedList を実装し、考慮する必要があるストリームのすべてのインスタンスを格納します。ウィンドウに収まらなくなった新しいインスタンスが到着すると、最初のインスタンスが削除されます。対応する単語数を削除するために、moa による trainOnInstanceImpl() と基本的に同じ次のメソッドを実装しました。

ここで、m_wordTotalForClass[classValue] を出力すると、ウィンドウ サイズが 1000 のスライディング ウィンドウ MNB (上記参照) と同様に、インスタンス 2000-3000 の 3000 インスタンスを持つストリーム上の従来の MNB に対して異なる結果が得られます。いくつかの時点で 0 ではなく 1 を出力しますが、常にではありません。これはラプラス補正と関係があると思います。if ステートメントの丸めに問題がある可能性があります。

ラプラス値が設定されている部分に常に入らないようにします。

誰かアイデアがありますか？この 3 日間、どこに問題があるのか​​を考えていたので、気が狂いそうです。どんな助けでも大歓迎です！

ケース 1 では MOA(Weka) でモデルを作成できますが、「ケース 2」(同じデータセット) では作成できません。誰でも理由を説明できますか？

ケース 1 (IBk/LWL):

上記の 2 つのコマンドはモデルを作成し、それをテスト データに正常に適用します。

ケース 2 (SMO/J48/NaiveBayes/BayesNet):

ただし、これら 2 つのコマンドは次のように出力します。

(トレーニングデータとテストデータの両方が Weka 互換であることを Weka CLI で確認しました。)

考えられる理由は何ですか？

現在、大量のデータ ポイントを一定量のクラスターにクラスター化しようとしています。MOA のストリーミング ベースの k-means を試してみたかったのStreamKMです。ランダムデータを使用して私がやろうとしていることの非常に簡単な例は次のようになります:

ランダムなインスタンスは次のように作成されます。

ただし、指定されたコードを実行すると、クラスターが作成されないようです。

他に注意する必要があることはありますか? または、MOA クラスタリングの概念について根本的な誤解がありますか?

MOA で csv ファイルをストリームのソースとして使用するにはどうすればよいですか? MOA の GUI には、ジェネレーターを使用するためのいくつかのオプションしかありません。csv ファイルに保存されている独自のデータをストリーミングのソースとして使用できますか?