Cómo llamar a clasificadores y conjuntos de datos de WEKA a Netbeans IDE 7.1

Una vez que haya incluido los archivos .jar de Weka en su proyecto en NetBeans, necesitará un código similar al siguiente para un clasificador, en este caso una máquina de vectores de soporte:

// Leer datos de entrenamiento del archivo de datos Weka .arff.
Instancias trainingInstances = nuevas instancias (trainingData.arff);

// Establecer la última columna como atributo de clase de datos de entrenamiento.
trainingInstances.setClassIndex (trainingInstances.numAttributes () – 1);

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// Leer datos de prueba del archivo de datos Weka .arff.
Instancias testingInstances = nuevas instancias (testingData.arff);

// Establecer la última columna como atributo de clase de datos de prueba.
testingInstances.setClassIndex (testingInstances.numAttributes () – 1);

// Obtener clasificador y opciones.
LibSVM libsvm = nuevo LibSVM ();
Opciones de cadena = (“-S 0 -K 0 -D 3 -G 0.0 -R 0.0 -N 0.5 -M 40.0 -C 1.0 -E 0.001 -P 0.1-semilla 1”);
Cadena [] optionsArray = options.split (“”);
libsvm.setOptions (optionsArray);

// Entrena al clasificador.
libsvm.buildClassifier (trainingInstances);

// Evaluar el clasificador en los datos de prueba.
Evaluación eval = nueva Evaluación (trainingInstances);
eval.evaluateModel (libsvm, testingInstances);

// Imprimir resultados.
System.out.println (eval.toSummaryString (“\ nResults \ n ====== \ n”, falso));

Su clasificador y opciones pueden variar, pero el código anterior es indicativo de lo que desea.